TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类

0. 前言

VGG 模型是一种经典的深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 架构，该模型以其简单而有效的设计而著名，在图像分类任务中取得了优异成绩。VGG 模型的核心特点是采用了深层的网络结构，其中大部分层由卷积层和池化层组成，且卷积操作使用了尺寸较小的 3 x 3 卷积核，这使得网络能够捕捉到丰富的图像特征。

1. VGG 模型

1.1 VGG16 与 VGG19

VGG 是于 2014 年提出的图像识别模型，通过将网络层深度增加到 16-19 个，显著提高了网络性能。模型在 ImageNet ILSVRC-2012 数据集上对模型进行训练，数据集包含 1000 个类别的图像，分为三组：训练集 (130 万张图像)、验证集 (5 万张图像)和测试集( 10 万张图像)。每个图像为 224 x 224 像素，具有 3 个通道。VGG16 模型在 ILSVRC-2012 验证集上的 top-5 错误率为 7.5%，在 ILSVRC-2012 测试集上的 top-5 错误率为 7.4%。
VGG19 是 VGG16 的改进版本，具有更多的卷积和池化操作，VGG19 模型的体系结构如下：

可以看到，上示的体系结构中具有更多的网络层以及更多的参数量。需要注意的是，VGG16 和 VGG19 体系结构中的 16 和 19 代表这些网络中的网络层数。

1.2 ImageNet

ImageNet 竞赛的目标是利用一个大型手工标注的 ImageNet 数据集( 1000 万标记图像，描述了 10000 多个类别)的子集进行训练，算法需要预测图像中存在的对象的标签，以便对照片内容进行检索和自动标注。

2. 构建 VGG16 模型实现图像分类

2.1 模型构建

使用 tf.keras 能够预加载已经训练完成的 VGG 模型权重到 tf.keras 模型中使用：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import cv2, numpy as np
import os

# define a VGG16 network
def VGG_16(weights_path=None):
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(224,224, 3)))
    model.add(layers.Convolution2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))

    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(128, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(128, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))

    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(256, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(256, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(256, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))

    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))

    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.ZeroPadding2D((1,1)))
    model.add(layers.Convolution2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2)))

    model.add(layers.Flatten())

    #top layer of the VGG net
    model.add(layers.Dense(4096, activation='relu'))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(4096, activation='relu'))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(1000, activation='softmax'))

    if weights_path:
        model.load_weights(weights_path)

    return model

虽然我们可以使用 tf.keras.applications.vgg16 来直接获取模型及其权重，但为了展示 VGG16 的内部工作原理，我们使用 tf.keras 实现了一个 VGG16 网络，接下来，将使用该模型实现图像分类。

2.2 使用 VGG16 网络识别猫

使用预训练权重测试模型性能：

im = cv2.resize(cv2.imread('cat.jpg'), (224, 224)).astype(np.float32)
im = np.expand_dims(im, axis=0)

# Test pretrained model
path_file = os.path.join(os.path.expanduser("~"), '.keras/models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5')
model = VGG_16(path_file)
model.summary()
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy')
out = model.predict(im)
print(np.argmax(out))

模型返回类别 281，对应于 tabby, tabby cat：

可以看到，我们所实现的 VGG16 网络能够成功识别猫的图像。

3. 使用 tf.Keras 内置的 VGG16 网络模块

tf.Keras.applications 包含预构建和预训练的深度学习模型。在实例化模型时，权重会自动下载并存储在 ~/.keras/models/ 中，使用模型预测小狗图像：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

# prebuild model with pre-trained weights on imagenet
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy')

# resize into VGG16 trained images' format
im = cv2.resize(cv2.imread('dog.jpg'), (224, 224))
im = np.expand_dims(im, axis=0)
im.astype(np.float32)

# predict
out = model.predict(im)
index = np.argmax(out)
print(index)

plt.plot(out.ravel())
plt.show()

运行代码，模型返回结果 208，对应于 Labrador retriever，模型返回的其它类别置信度都非常小。

4. 利用预训练模型进行特征提取

当网络学习如何将图像分类到正确类别时，每一层都学会了识别执行最终分类所必需的特征。较低层识别低阶特征，如颜色和边缘，而较高层将这些低阶特征组合成形状或物体等高阶特征。因此，中间层具有提取图像重要特征的能力，这些特征能够用于模型执行分类任务。
可以使用深度卷积神经网络进行特征提取，本节中，我们以 VGG16 为例从特定层中提取图像特征。需要注意的是，由于顺序模型仅接受层进行构建，因此需要使用函数式 API：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
import cv2

# prebuild model with pre-trained weights on imagenet
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
print (base_model)
for i, layer in enumerate(base_model.layers):
    print (i, layer.name, layer.output_shape)

# extract features from block4_pool block
model = models.Model(inputs=base_model.input, 
    outputs=base_model.get_layer('block4_pool').output)

img_path = 'cat.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# get the features from this block
features = model.predict(x)
print(features)

使用预训练模型进行特征提取具有以下优点：

• 可以重用公开的大规模训练模型，并将学习的特征应用到新任务
• 可以节省大量的训练时间
• 即使在没有大量训练样本的情况下，也可以得到合理的解决方案
• 可以使用一个适合当前任务的初始网络结构，而不必从零开始构建模型

小结

通过使用小尺寸的卷积核和深层网络设计，VGG 能够有效地提取图像的特征，并在各种视觉任务中取得优异的表现。在实际应用中，可以通过迁移学习等方式，充分利用 VGG 的预训练模型，加速训练过程并提高分类效果。

系列链接

TensorFlow深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
TensorFlow深度学习实战（2）——使用TensorFlow构建神经网络
TensorFlow深度学习实战（3）——深度学习中常用激活函数详解
TensorFlow深度学习实战（4）——正则化技术详解
TensorFlow深度学习实战（5）——神经网络性能优化技术详解
TensorFlow深度学习实战（6）——回归分析详解
TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解
TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络