计算机视觉之ResNet50图像分类

前言

图像分类是计算机视觉应用中最基础的一种，属于有监督学习类别。它的任务是给定一张图像，判断图像所属的类别，比如猫、狗、飞机、汽车等等。本章将介绍使用resnet50网络对cifar-10数据集进行分类。

resnet网络介绍

resnet50网络是由微软实验室的何恺明提出，获得了ilsvrc2015图像分类竞赛第一名。在resnet网络提出之前，传统的卷积神经网络堆叠到一定深度时会出现退化问题。在cifar-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图表明，随着网络加深，其误差并没有如预想的一样减小。 resnet网络的提出解决了这一问题。

数据集准备与加载

cifar-10数据集共有60000张32*32的彩色图像，分为10个类别，每类有6000张图，数据集一共有50000张训练图片和10000张评估图片。首先，如下示例使用download接口下载并解压，目前仅支持解析二进制版本的cifar-10文件（cifar-10 binary version）。

构建网络

resnet网络的亮点是使用残差网络结构，能够有效减轻退化问题，实现更深的网络结构设计，提高网络的训练精度。本节内容首先介绍了如何构建残差网络结构，然后讲述了如何通过堆叠残差网络来构建resnet50网络。

构建残差网络结构

残差网络由主分支和shortcuts构成，主分支通过卷积操作得到特征矩阵𝐹(𝑥)，而shortcuts直接将输入特征矩阵𝑥传递到输出。最终输出为主分支特征矩阵与输入特征矩阵相加后通过relu激活函数得到的结果。

bottleneck

bottleneck结构是一种参数更少的神经网络结构，适合用于层数较深的网络。它包括三层卷积结构，分别是1 × 1的卷积层、3 × 3卷积层和1 × 1的卷积层，其中1 × 1的卷积层用于降维和升维。最后将主分支输出的特征矩阵与shortcuts输出的特征矩阵相加，通过relu激活函数即为bottleneck最后的输出。

模型训练与评估

使用resnet50预训练模型进行微调，包括加载预训练模型参数、定义优化器和损失函数、打印训练损失和评估精度，并保存最佳ckpt文件。由于预训练模型fc输出大小为1000，需要将输出大小重置为10以适配cifar10数据集。示例展示了5个epochs的训练过程，建议训练80个epochs以达到理想效果。

可视化模型预测

定义一个名为 visualize_model 的函数，使用在验证集上表现最好的模型对cifar-10测试数据集进行预测，并将结果可视化。正确的预测用蓝色字体表示，错误的预测用红色字体表示。在5个epochs下，模型在验证数据集上的准确率大约为70%，即一般情况下，6张图片中会有2张预测错误。为了达到理想的训练效果，建议训练80个epochs。

总结

resnet50是一种基于残差网络结构的深度卷积神经网络模型，可用于图像分类任务。这篇文章描述了如何使用mindspore框架构建resnet50网络模型，并在cifar-10数据集上进行训练和评估。