深度学习100例|深度学习100例 - 卷积神经网络(CNN)实现车牌识别 | 第15天

  • 运行环境:python3
  • 作者:K同学啊
  • 选自专栏:《深度学习100例》
  • 推荐专栏:《新手入门深度学习》
  • 精选专栏:《Matplotlib教程》
  • 优秀专栏:《Python入门100题》

文章目录
  • 一、前期工作
    • 1.设置GPU
    • 2.导入数据
    • 3.数据可视化
    • 4.标签数字化
  • 二、构建一个tf.data.Dataset
    • 1.预处理函数
    • 2.加载数据
    • 3.配置数据
  • 三、搭建网络模型
  • 四、设置动态学习率
  • 五、编译
  • 六、训练
  • 七、模型评估
  • 八、保存和加载模型
  • 九、预测

一、前期工作 我的环境:
  • 语言环境:Python3.6.5
  • 编译器:jupyter notebook
  • 深度学习环境:TensorFlow2.4.1
  • 数据和代码:【传送门】
来自专栏:《深度学习100例》
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1.设置GPU 如果使用的是CPU可以注释掉这部分的代码,不影响运行。
import tensorflow as tfgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)#设置GPU显存用量按需使用 tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")

2.导入数据
import matplotlib.pyplot as plt # 支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 用来正常显示负号import os,PIL,random,pathlib# 设置随机种子尽可能使结果可以重现 import numpy as np np.random.seed(1)# 设置随机种子尽可能使结果可以重现 import tensorflow as tf tf.random.set_seed(1)

data_dir = "D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/015_licence_plate" data_dir = pathlib.Path(data_dir)pictures_paths = list(data_dir.glob('*')) pictures_paths = [str(path) for path in pictures_paths] pictures_paths[:3]

['D:\\jupyter notebook\\DL-100-days\\datasets\\015_licence_plate\\000000000_藏WP66B0.jpg', 'D:\\jupyter notebook\\DL-100-days\\datasets\\015_licence_plate\\000000001_津D8Z15T.jpg', 'D:\\jupyter notebook\\DL-100-days\\datasets\\015_licence_plate\\000000002_陕Z813VB.jpg']

image_count = len(list(pictures_paths))print("图片总数为:",image_count)

图片总数为: 619

# 获取数据标签 all_label_names = [path.split("_")[-1].split(".")[0] for path in pictures_paths] all_label_names[:3]

['藏WP66B0', '津D8Z15T', '陕Z813VB']

3.数据可视化
plt.figure(figsize=(10,5)) plt.suptitle("数据示例",fontsize=15)for i in range(20): plt.subplot(5,4,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False)# 显示图片 images = plt.imread(pictures_paths[i]) plt.imshow(images) # 显示标签 plt.xlabel(all_label_names[i],fontsize=13)plt.show()

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4.标签数字化
char_enum = ["京","沪","津","渝","冀","晋","蒙","辽","吉","黑","苏","浙","皖","闽","赣","鲁",\ "豫","鄂","湘","粤","桂","琼","川","贵","云","藏","陕","甘","青","宁","新","军","使"]number= [str(i) for i in range(0, 10)]# 0 到 9 的数字 alphabet = [chr(i) for i in range(65, 91)]# A 到 Z 的字母char_set= char_enum + number + alphabet char_set_len= len(char_set) label_name_len = len(all_label_names[0])# 将字符串数字化 def text2vec(text): vector = np.zeros([label_name_len, char_set_len]) for i, c in enumerate(text): idx = char_set.index(c) vector[i][idx] = 1.0 return vectorall_labels = [text2vec(i) for i in all_label_names]

二、构建一个tf.data.Dataset 1.预处理函数
def preprocess_image(image): image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=1) image = tf.image.resize(image, [50, 200]) return image/255.0def load_and_preprocess_image(path): image = tf.io.read_file(path) return preprocess_image(image)

2.加载数据 构建 tf.data.Dataset 最简单的方法就是使用 from_tensor_slices 方法。
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNEpath_ds= tf.data.Dataset.from_tensor_slices(pictures_paths) image_ds = path_ds.map(load_and_preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE) label_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_labels)image_label_ds = tf.data.Dataset.zip((image_ds, label_ds)) image_label_ds


train_ds = image_label_ds.take(5000).shuffle(5000)# 前5000个batch val_ds= image_label_ds.skip(5000).shuffle(1000)# 跳过前5000,选取后面的

3.配置数据 先复习一下prefetch()函数。prefetch()功能详细介绍:CPU 正在准备数据时,加速器处于空闲状态。相反,当加速器正在训练模型时,CPU 处于空闲状态。因此,训练所用的时间是 CPU 预处理时间和加速器训练时间的总和。prefetch()将训练步骤的预处理和模型执行过程重叠到一起。当加速器正在执行第 N 个训练步时,CPU 正在准备第 N+1 步的数据。这样做不仅可以最大限度地缩短训练的单步用时(而不是总用时),而且可以缩短提取和转换数据所需的时间。如果不使用prefetch(),CPU 和 GPU/TPU 在大部分时间都处于空闲状态:
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使用prefetch()可显著减少空闲时间:
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BATCH_SIZE = 16train_ds = train_ds.batch(BATCH_SIZE) train_ds = train_ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)val_ds = val_ds.batch(BATCH_SIZE) val_ds = val_ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) val_ds


三、搭建网络模型 目前这里主要是带大家跑通代码、整理一下思路,大家可以自行优化网络结构、调整模型参数。后续我也会针对性的出一些调优的案例的。
from tensorflow.keras import datasets, layers, modelsmodel = models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(50, 200, 1)),#卷积层1,卷积核3*3 layers.MaxPooling2D((2, 2)),#池化层1,2*2采样 layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),#卷积层2,卷积核3*3 layers.MaxPooling2D((2, 2)),#池化层2,2*2采样layers.Flatten(),#Flatten层,连接卷积层与全连接层 #layers.Dense(1000, activation='relu'),#全连接层,特征进一步提取 layers.Dense(1000, activation='relu'),#全连接层,特征进一步提取 #layers.Dropout(0.2), layers.Dense(label_name_len * char_set_len), layers.Reshape([label_name_len, char_set_len]), layers.Softmax()#输出层,输出预期结果 ]) # 打印网络结构 model.summary()

Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type)Output ShapeParam # ================================================================= conv2d (Conv2D)(None, 48, 198, 32)320 _________________________________________________________________ max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 24, 99, 32)0 _________________________________________________________________ conv2d_1 (Conv2D)(None, 22, 97, 64)18496 _________________________________________________________________ max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 11, 48, 64)0 _________________________________________________________________ flatten (Flatten)(None, 33792)0 _________________________________________________________________ dense (Dense)(None, 1000)33793000 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense)(None, 483)483483 _________________________________________________________________ reshape (Reshape)(None, 7, 69)0 _________________________________________________________________ softmax (Softmax)(None, 7, 69)0 ================================================================= Total params: 34,295,299 Trainable params: 34,295,299 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________

四、设置动态学习率 这里先罗列一下学习率大与学习率小的优缺点。
  • 学习率大
    • 优点:1、加快学习速率。2、有助于跳出局部最优值。
    • 缺点:1、导致模型训练不收敛。2、单单使用大学习率容易导致模型不精确。
  • 学习率小
    • 优点:1、有助于模型收敛、模型细化。2、提高模型精度。
    • 缺点:1、很难跳出局部最优值。2、收敛缓慢。
注意:这里设置的动态学习率为:指数衰减型(ExponentialDecay)。在每一个epoch开始前,学习率(learning_rate)都将会重置为初始学习率(initial_learning_rate),然后再重新开始衰减。计算公式如下:
learning_rate = initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps)
# 设置初始学习率 initial_learning_rate = 1e-3lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay( initial_learning_rate, decay_steps=20,# 敲黑板!!!这里是指 steps,不是指epochs decay_rate=0.96,# lr经过一次衰减就会变成 decay_rate*lr staircase=True)# 将指数衰减学习率送入优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

五、编译
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

六、训练
epochs = 50history = model.fit( train_ds, validation_data=https://www.it610.com/article/val_ds, epochs=epochs )

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七、模型评估
acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy') plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy') plt.legend(loc='lower right') plt.title('Training and Validation Accuracy')plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss') plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss') plt.legend(loc='upper right') plt.title('Training and Validation Loss') plt.show()

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八、保存和加载模型
# 保存模型 model.save('model/15_model.h5')

# 加载模型 new_model = tf.keras.models.load_model('model/15_model.h5')

九、预测
def vec2text(vec): """ 还原标签(向量->字符串) """ text = [] for i, c in enumerate(vec): text.append(char_set[c]) return "".join(text)plt.figure(figsize=(10, 8))# 图形的宽为10高为8for images, labels in val_ds.take(1): for i in range(6): ax = plt.subplot(5, 2, i + 1) # 显示图片 plt.imshow(images[i])# 需要给图片增加一个维度 img_array = tf.expand_dims(images[i], 0) # 使用模型预测验证码 predictions = model.predict(img_array) plt.title(vec2text(np.argmax(predictions, axis=2)[0]),fontsize=15)plt.axis("off")

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