ML: 使用 TensorFlow 对象检测 API 训练图像分类器

随着深度学习的发展，图像分类在许多领域都得到了广泛应用。TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，它提供了许多强大的工具来训练和部署图像分类器。其中，TensorFlow 对象检测 API 框架提供了一种快速而简单的方法来训练图像分类器。本文将介绍如何使用 TensorFlow 对象检测 API 训练图像分类器。

环境准备

在使用 TensorFlow 对象检测 API 之前，我们需要先安装 TensorFlow 和相关依赖。

pip install tensorflow==2.5.0
pip install protobuf 
pip install pillow 
pip install lxml 
pip install matplotlib
pip install PyYAML 

此外，我们还需要下载 TensorFlow 对象检测 API 的源代码，并将其添加到 Python 路径中。可以从 TensorFlow 的 GitHub 仓库中下载最新版本。

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

将 models/research 和 models/research/slim 目录添加到 Python 路径中。

import os
import sys
sys.path.append("/path/to/models/research")
sys.path.append("/path/to/models/research/slim")

数据准备

准备数据是训练图像分类器的重要一步。我们需要一些已知类别的图像，并将其分为训练集和测试集。通常，我们会将数据分成大约 80% 的训练集和 20% 的测试集。在本文中，我们将以猫和狗为例，使用许多已知的猫和狗图像来训练图像分类器。

将训练图像和测试图像分别放在 train 文件夹和 test 文件夹中。

data/
|-- train/
|   |-- cat.1.jpg
|   |-- cat.2.jpg
|   |-- ...
|   |-- dog.1.jpg
|   |-- dog.2.jpg
|   |-- ...
|-- test/
|   |-- cat.1001.jpg
|   |-- cat.1002.jpg
|   |-- ...
|   |-- dog.1001.jpg
|   |-- dog.1002.jpg
|   |-- ...

生成标签映射表

我们需要为每个类别生成一个标签映射表。在本例中，我们有两个类别：猫和狗。

LABEL_MAP = {
    'cat': 1,
    'dog': 2,
}

生成 TFRecord

在训练之前，我们需要将数据集转换为 TensorFlow 支持的 TFRecord 格式。我们可以使用 TensorFlow 对象检测 API 中的 generate_tfrecord.py 脚本来生成 TFRecord 文件。首先，我们需要为训练集和测试集分别准备一个 csv 文件，每行存储图像路径、宽度、高度和类别。例如：

data/train/cat.1.jpg,160,160,cat
data/train/cat.2.jpg,140,140,cat
data/train/dog.1.jpg,256,256,dog
...

然后，运行以下命令生成训练数据的 TFRecord 文件：

python generate_tfrecord.py --csv_input=data/train/train_labels.csv --output_path=train.record --image_dir=data/train

生成测试数据的 TFRecord 文件：

python generate_tfrecord.py --csv_input=data/test/test_labels.csv --output_path=test.record --image_dir=data/test

配置模型

TensorFlow 对象检测 API 提供了多个预训练的分类器模型，包括 MobileNet、Inception、ResNet 等。这里我们以 MobileNet 为例，在 models/research/object_detection/samples/configs 文件夹中找到对应的配置文件 ssd_mobilenet_v2_pet.config，然后修改以下参数：

• num_classes：类别数量（本例中为 2）
• fine_tune_checkpoint：预训练模型的路径
• input_path、label_map_path、input_shape：训练用的 TFRecord、标签映射表和图像大小
• num_examples、num_eval_steps：测试用的数据数量和评估步骤数量

训练模型

我们将使用 TensorFlow 对象检测 API 提供的模型训练工具来训练模型。需要先将 models/research/object_detection 文件夹加入 PYTHONPATH 环境变量中，然后进入 models/research/object_detection 目录并运行以下命令：

python model_main_tf2.py --model_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v2_pet.config

测试模型

训练完成后，我们需要测试模型的性能。可以使用 TensorBoard 来监视模型的验证损失和准确率。运行以下命令打开 TensorBoard：

tensorboard --logdir=training

然后在浏览器中打开 localhost:6006。

导出模型

训练完成后，我们需要导出模型以供生产环境使用。以下是导出模型的示例代码：

python exporter_main_v2.py --trained_checkpoint_dir=training --output_directory=exported_model --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v2_pet.config

总结

本文介绍了使用 TensorFlow 对象检测 API 训练图像分类器的基本步骤。首先，我们需要准备数据并将其转换为 TFRecord 文件。然后，我们需要配置模型并使用模型训练工具来训练模型。最后，我们需要测试模型的性能并导出模型以供生产环境使用。 TensorFlow 对象检测 API 提供了一个简单而强大的方法来训练图像分类器，它可以轻松地扩展到大规模数据集和更复杂的模型。