"计算机视觉课程实践作业 - 使用TensorFlow进行CNN卫星图像识别"
在这个计算机视觉课程实践作业中,学生们被要求利用TensorFlow框架,对两类卫星图像(airplane和lake)进行分类与识别。这个任务的核心是构建并训练一个卷积神经网络(CNN),以区分飞机和湖泊的图像。以下是对这一实践作业的详细解析:
首先,项目提供了两个数据集,分别是`airplane`和`lake`,这些数据集包含了两类不同场景的卫星图像。为了开始处理这些图像,需要导入必要的库,如TensorFlow用于神经网络操作,Numpy用于数值计算,Matplotlib用于可视化,以及Glob用于获取文件路径。
在获取所有图像路径后,使用Python的`random.shuffle`函数将路径列表随机打乱,以确保在训练时图像的顺序是随机的,从而增加模型泛化能力。接下来,定义了一个字典`label_to_index`来将类别标签('airplane'和'lake')映射到整数,同时创建了反向映射`index_to_label`,方便后期处理。
为了准备图像数据,我们执行了一系列预处理步骤。这包括:
1. 使用`tf.io.read_file`读取图像文件。
2. 使用`tf.image.decode_jpeg`解码读取的文件为图像张量。
3. 将图像张量转换为浮点类型,通常用`tf.cast`完成。
4. 归一化图像像素值,将它们缩放至0-1区间,这里通过除以255实现。
此外,还需要根据文件路径获取每个图像对应的标签。这里,通过`img.split '\\' `[1]获取类别信息,并利用`label_to_index`将其转换为整数标签。
接下来的步骤可能包括:
1. 构建CNN模型:可以使用TensorFlow的Keras API构建CNN,通常包括卷积层、池化层、全连接层等。
2. 数据划分:将图像数据分为训练集、验证集和测试集。
3. 模型编译:设定损失函数(例如交叉熵)、优化器(如Adam)和评估指标(如准确率)。
4. 训练模型:使用训练集数据训练模型,并在验证集上监控性能。
5. 测试模型:最后,用测试集评估模型的泛化能力。
6. 可视化结果:绘制混淆矩阵或精度-召回曲线,以理解模型在实际应用中的表现。
通过这个实践作业,学生可以深入理解CNN在图像识别中的应用,以及如何使用TensorFlow进行模型训练和评估。同时,他们也将掌握图像预处理、数据处理和模型构建的关键技能。