对彩色花图像进行分类-基于R语言的Keras实现对彩色花图像进行分类-基于

该案例摘自《Keras深度学习入门、实战及进阶》第四章综合案例内容。该案例的数据来源于Kaggle上的Flower Color。
微软MVP实验室研究员
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数据内容非常简单：包含10种开花植物的210张图像（128×128×3）和带有标签的文件flower-labels.csv，照片文件采用.png格式，标签为整数（0~9）。使用read.csv()将带有标签的文件flower-labels.csv导入到R中，并查看前六行。

> flowers <- read.csv('../flower_images/flower_labels.csv') > dim(flowers) [1] 2102 > head(flowers) file label 1 0001.png0 2 0002.png0 3 0003.png2 4 0004.png0 5 0005.png0 6 0006.png1

一共有210行2列，第1列是图像文件名称，第2列是其对应的标签值。编号为0001、0002、0004、0005的彩色图像对应的标签为0，即为福禄考；0003彩色图像对应的标签为2，即为金盏花；0006彩色图像对应的标签为1，即为玫瑰。
label是目标变量，使用as.matrix()函数将其转换为矩阵后再利用to_categorical()函数将其转换为独热（one-hot）编码，转换后的数据如下所示。

> flower_targets <- as.matrix(flowers["label"]) > flower_targets <- keras::to_categorical(flower_targets, 10) > head(flower_targets) [,1][,2][,3][,4][,5][,6][,7][,8][,9][,10] [1,]1000000000 [2,]1000000000 [3,]0010000000 [4,]1000000000 [5,]1000000000 [6,]0100000000

可利用list.files()函数获取flower_images目录中所有彩色图像的文件名称。

> # 获取flower_images目录中的彩色照片 > image_paths <- list.files('../flower_images',pattern = '.png') > length(image_paths) [1] 210 > image_paths[1:3] [1] "0001.png" "0002.png" "0003.png"

flower_images目录中一共有210张彩色图像，前3个图像文件的名称依次为"0001.png" 、“0002.png”、 “0003.png”。利用EBImage包的readImage()函数将前面8张彩色化图像读入到R中，并进行可视化。

> names <- c('phlox','rose','calendula','iris', +'max chrysanthemum','bellflower','viola', +'rudbeckia laciniata','peony','aquilegia') > options(repr.plot.width=4,repr.plot.height=4) > op <- par(mfrow=c(2,4),mar=c(2,2,2,2)) > for(i in 1:8){ +img <- readImage(paste('../flower_images',image_paths[i],sep = '/')) # 读入图像 +plot(img)# 绘制图像 +text(x = 64,y = 0, +label = names[flowers[flowers$file==image_paths[i],'label']+1], +adj = c(0,1),col = 'white',cex = 3)# 添加标签 + } > par(op)

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自定义image_loading()函数，实现逐步将flower_iamges的彩色图像读入到R中，并进行数据转换，使其达到符合深度学习建模时所需的自变量矩阵。

> # 自定义图像数据读入及转换函数 > image_loading <- function(image_path) { +image <- image_load(image_path, target_size=c(128,128)) +image <- image_to_array(image) / 255 +image <- array_reshape(image, c(1, dim(image))) +return(image) + }

结合lapply()函数读取flower_images目录中的210张花彩色图像，由于返回结果为列表，所以再次利用array_reshape()函数对其进行转换。

> image_paths <- list.files('../flower_images', +pattern = '.png', +full.names = TRUE) > flower_tensors <- lapply(image_paths, image_loading) > flower_tensors <- array_reshape(flower_tensors, +c(length(flower_tensors),128,128,3)) > dim(flower_tensors) [1] 210 128 1283 > dim(flower_targets) [1] 21010

我们利用caret包的createDataParitition()函数对数据进行等比例抽样，使得抽样后的训练集和测试集中的各类别占比与原数据一样。

> # 等比例抽样 > index <- caret::createDataPartition(flowers$label,p = 0.9,list = FALSE) # 训练集的下标集 > train_flower_tensors <- flower_tensors[index,,,] # 训练集的自变量 > train_flower_targets <- flower_targets[index,]# 训练集的因变量 > test_flower_tensors <- flower_tensors[-index,,,] # 测试集的自变量 > test_flower_targets <- flower_targets[-index,]# 测试集的因变量

▌MLP模型建立及预测
首先构建一个简单的多层感知机神经网络，利用训练集数据对网络进行训练。以下程序代码实现模型创建、编译及训练。

> mlp_model <- keras_model_sequential() > > mlp_model %>% +layer_dense(128, input_shape=c(128*128*3)) %>% +layer_activation("relu") %>% +layer_batch_normalization() %>% +layer_dense(256) %>% +layer_activation("relu") %>% +layer_batch_normalization() %>% +layer_dense(512) %>% +layer_activation("relu") %>% +layer_batch_normalization() %>% +layer_dense(1024) %>% +layer_activation("relu") %>% +layer_dropout(0.2) %>% +layer_dense(10) %>% +layer_activation("softmax") > > mlp_model %>% +compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer="adam",metrics="accuracy") > > mlp_fit <- mlp_model %>% +fit( +x=array_reshape(train_flower_tensors, c(length(index),128*128*3)), +y=train_flower_targets, +shuffle=T, +batch_size=64, +validation_split=0.1, +epochs=30 +)> options(repr.plot.width=9,repr.plot.height=9) > plot(mlp_fit)

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模型出现严重过拟合现象。训练集在第8个训练周期时准确率已经达到1，此时验证集的准确率仅有0.3，且之后训练周期的验证集准确率呈现下降趋势。
最后，利用predict_classes()对测试集进行类别预测，并查看每个测试样本的实际标签及预测标签。

> pred_label <- mlp_model %>% +predict_classes(x=array_reshape(test_flower_tensors, +c(dim(test_flower_tensors)[1],128*128*3)), +verbose = 0) # 对测试集进行预测 > > result <- data.frame(flowers[-index,], # 测试集实际标签 +'pred_label' = pred_label) # 测试集预测标签 > result$isright <- ifelse(result$label==result$pred_label,1,0) # 判断预测是否正确 > result# 查看结果 filelabelpred_labelisright 100010.png001 170017.png090 300030.png610 350035.png350 430043.png771 450045.png100 520052.png480 600060.png800 640064.png881 700070.png480 710071.png950 760076.png350 950095.png111 123 0123.png450 160 0160.png350 162 0162.png970 197 0197.png630 201 0201.png150 207 0207.png001

在19个训练样本中，仅有5个样本的标签被预测正确，分别为0010.png、0043.png、0064.png、0095.png和0207.png。
测试集的整体准确率为26.3%，仅仅比基准线10%（一共10个类别，随便乱猜都有10%猜对的可能）好一些。显然，此模型的结果是不太令人满意的。下一步将构建一个简单的卷积神经网络（CNN），查看模型的预测能力。
▌CNN模型建立与预测
此案例我们的卷积神经网络只包含一个卷积层，以下程序代码实现模型创建、编译及训练。

> cnn_model %>% +layer_conv_2d(filter = 32, kernel_size = c(3,3), input_shape = c(128, 128, 3)) %>% +layer_activation("relu") %>% +layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2,2)) %>% +layer_flatten() %>% +layer_dense(64) %>% +layer_activation("relu") %>% +layer_dropout(0.5) %>% +layer_dense(10) %>% +layer_activation("softmax") > > cnn_model %>% compile( +loss = "categorical_crossentropy", +optimizer = optimizer_rmsprop(lr = 0.001, decay = 1e-6), +metrics = "accuracy" + ) > cnn_fit <- cnn_model %>% +fit( +x=train_flower_tensors, +y=train_flower_targets, +shuffle=T, +batch_size=64, +validation_split=0.1, +epochs=30 +) > plot(cnn_fit)

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CNN效果明显优于MLP。利用训练好的CNN模型对测试集进行预测，并计算测试集的整体准确率。

> pred_label1 <- cnn_model %>% +predict_classes(x=test_flower_tensors, +verbose = 0) # 对测试集进行预测 > > cnn_result <- data.frame(flowers[-index,], # 测试集实际标签 +'pred_label' = pred_label1) # 测试集预测标签 > cnn_result$isright <- ifelse(cnn_result$label==cnn_result$pred_label,1,0) #判断预测正确性 > # cnn_result# 查看结果 > # 查看测试集的整体准确率 > cat(paste('测试集的准确率为:', +round(sum(cnn_result$isright)*100/dim(cnn_result)[1],1),"%")) 测试集的准确率为: 57.9 %

CNN模型对测试集的预测准确率达到58%，远优于MLP模型。
本书最后面还利用数据增强技术进一步提升模型准确率。通过数据增强技术模型对测试集的预测准确率达到68%，是个不小的进步。
微软最有价值专家（MVP）

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