0. 前言

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)中最受歡迎和發(fā)展最快的領(lǐng)域。自 2012 年深度學(xué)習(xí)性能超越機(jī)器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)方法以來(lái)，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)開(kāi)始快速應(yīng)用于包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)在內(nèi)的眾多領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)的常見(jiàn)應(yīng)用包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等等。大多數(shù)現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)架構(gòu)都基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)中的“深”是指架構(gòu)的層數(shù)。在本文中，首先介紹傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法與深度學(xué)習(xí)間的差異，然后將介紹圖像分類和對(duì)象檢測(cè)中常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，最后，將介紹深度學(xué)習(xí) Python 庫(kù) Keras，并通過(guò)實(shí)戰(zhàn)來(lái)推開(kāi)深度學(xué)習(xí)的大門。

1. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的深刻變革，我們首先解釋深度學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵概念，以便更好的了解深度學(xué)習(xí)的廣袤世界。

1.1 深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中的性能超越了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但在選擇何種方法完成特定的計(jì)算任務(wù)時(shí)，應(yīng)該明確深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之間的區(qū)別，以選擇合適的方法：

• 傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法大多可以在低端機(jī)器上運(yùn)行，而深度學(xué)習(xí)算法需要較高的算力才能正確訓(xùn)練，通常這些計(jì)算可以使用 GPU 進(jìn)行優(yōu)化并行計(jì)算
• 當(dāng)對(duì)特征工程缺乏領(lǐng)域理解時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)將是首選方法，這是由于在深度學(xué)習(xí)中，尋找相關(guān)特征的任務(wù)是算法的一部分，它通過(guò)減少問(wèn)題的特征工程來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。特征工程是將領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)用于創(chuàng)建特征檢測(cè)器和提取器的過(guò)程，目的是降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，使傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠正確學(xué)習(xí)。因此，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能取決于識(shí)別和提取特征的準(zhǔn)確程度，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)試圖從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取高級(jí)特征。
• 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都能夠處理海量數(shù)據(jù)集。但兩種方法之間的主要區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能的變化程度。例如，在處理小數(shù)據(jù)集時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法難以在數(shù)據(jù)中找到映射關(guān)系，因此可能表現(xiàn)不佳，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)通常需要大量數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整其內(nèi)部參數(shù)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法，如果數(shù)據(jù)集很大，深度學(xué)習(xí)會(huì)優(yōu)于其他技術(shù)，而當(dāng)數(shù)據(jù)集很小時(shí)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法更可取。

可以使用下圖來(lái)總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別：

由上圖可知，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵選擇要點(diǎn)如下：

• 計(jì)算資源(深度學(xué)習(xí)<——高算力計(jì)算機(jī)；機(jī)器學(xué)習(xí)<——低算力計(jì)算機(jī))
• 特征工程(深度學(xué)習(xí)<——特征提取和目標(biāo)任務(wù)在同一步驟中；機(jī)器學(xué)習(xí)<——特征提取和目標(biāo)任務(wù)在不同步驟中)
• 數(shù)據(jù)集大?。ㄉ疃葘W(xué)習(xí)<——大型或超大型數(shù)據(jù)集；機(jī)器學(xué)習(xí)<——小型或中型數(shù)據(jù)集）

1.2 深度學(xué)習(xí)大爆發(fā)

深度學(xué)習(xí)的概念可以追溯至 1986 年，但直到 2012 年深度學(xué)習(xí)性能超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，才出現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的大爆發(fā)。 ImageNet 是一個(gè)大型視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)，包含超過(guò) 1400 萬(wàn)張帶有標(biāo)簽的高分辨率圖像，包含 20,000 多個(gè)類別。因此，2012 年 AlexNet 架構(gòu)在解決 ImageNet 大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽 (ILSVRC) 上的突破性進(jìn)展通常被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)大爆發(fā)的開(kāi)始。

2. 用于圖像分類的深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

繼 AlexNet 在 ILSVRC 比賽中取得成功之后，更多深度學(xué)習(xí)架構(gòu)開(kāi)始被應(yīng)用于 ImageNet 挑戰(zhàn)賽中，下圖顯示了在 ImageNet 挑戰(zhàn)賽中的最相關(guān)深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率和模型的參數(shù)量：

接下來(lái)，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)進(jìn)行介紹，以了解它們的發(fā)展脈絡(luò)及其關(guān)鍵點(diǎn)：

AlexNet：AlexNet 是 LSVRC-2012 的獲勝者，是一種簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其通過(guò)堆疊卷積層和池化層，最后頂部使用全連接層。

VGG：VGGNet 由 Visual Geometry Group (VGG) 提出，在 LSVRC-2014 中排名第二，與 AlexNet 相比其在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中僅使用 3 x 3 卷積核，而不是使用大尺寸卷積核(例如 7 x 7 和 11 x 11)，主要貢獻(xiàn)在于它表明網(wǎng)絡(luò)的深度是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)更好的識(shí)別或分類準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。它的主要缺點(diǎn)是訓(xùn)練速度非常慢，并且其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)權(quán)重參數(shù)量非常大(可以從上圖看出)。

GoogLeNet/Inception V1：GoogLeNet (也稱 Inception V1) 是 LSVRC-2014 的獲勝者，其 top-5 錯(cuò)誤率僅為 6.67%，非常接近人類水平的表現(xiàn)。這種架構(gòu)比 VGGNet 更深，但由于其使用 9 個(gè)并行的 Inception 模塊，Inception 模塊基于幾個(gè)非常小的卷積，極大的減少了參數(shù)數(shù)量。

ResNet：ResNets 是 LSVRC-2015 的獲勝者，是迄今為止最深的網(wǎng)絡(luò)，其包含 153 個(gè)卷積層 top-5 分類錯(cuò)誤率僅為 4.9% (使深度學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確率首次高于人類)。該架構(gòu)使用跳躍連接，可實(shí)現(xiàn)增量學(xué)習(xí)修改。

Inception V3：Inception V2 在 Inception 模塊中引入了批歸一化，Inception V3 架構(gòu)包含了分解思想，其目標(biāo)是在不降低網(wǎng)絡(luò)效率的情況下減少參數(shù)的數(shù)量。

Inception V4：Inception V4 具有比 Inception-V3 更統(tǒng)一的簡(jiǎn)化架構(gòu)和更多的 Inception 模塊，在 LSVRC 上達(dá)到了 80.2% 的 top-1 準(zhǔn)確率和 95.2% 的 top-5 準(zhǔn)確率。

3. 用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

目標(biāo)檢測(cè)是深度學(xué)習(xí)中的一個(gè)熱門話題，其用于識(shí)別和定位圖像中的多個(gè)對(duì)象。目標(biāo)檢測(cè)算法通常使用以下三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試：1) PASCAL Visual Object (PASCAL VOC) 數(shù)據(jù)集，包含 20 個(gè)類別的 10,000 張圖像，數(shù)據(jù)集中包含目標(biāo)的邊界框；2) ImageNet 在 2013 年發(fā)布了一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集，它由大約 500,000 張圖像和 200 個(gè)類別組成；3) Common Objects in Context (COCO) 是一個(gè)大規(guī)模的對(duì)象檢測(cè)、分割數(shù)據(jù)集，其包括 328,000 張圖像以及 250 萬(wàn)個(gè)標(biāo)記目標(biāo)。為了評(píng)估目標(biāo)檢測(cè)算法，通常使用平均精度均值 (mean Average Precision, mAP)，用于目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法：

R-CNN：Region-based Convolutional Network (R-CNN) 是最早使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的算法之一，與基于 HOG 特征的系統(tǒng)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以帶來(lái)更高的對(duì)象檢測(cè)性能。該算法可以分解為以下三個(gè)步驟：

1. 創(chuàng)建一組候選區(qū)域
2. 對(duì)每個(gè)候選區(qū)域通過(guò)基于 AlexNet 的模型執(zhí)行前向傳遞以提取特征向量
3. 潛在對(duì)象通過(guò) SVM 分類器預(yù)測(cè)類別，利用線性回歸器預(yù)測(cè)邊界框的坐標(biāo)

Fast R-CNN：Fast Region-based Convolutional Network (Fast R-CNN) 是對(duì) R-CNN的改進(jìn)，以有效地對(duì)目標(biāo)提議進(jìn)行分類。此外，F(xiàn)ast R-CNN 采用多項(xiàng)創(chuàng)新來(lái)提高訓(xùn)練和測(cè)試速度，同時(shí)提高檢測(cè)精度。

Faster R-CNN：Faster R-CNN 是對(duì) Fast R-CNN 的改進(jìn)，它引入了候選區(qū)域網(wǎng)絡(luò) (region proposal network, RPN)，與檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)共享圖像的卷積特征。

R-FCN：Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN) 是一個(gè)只有卷積層的框架，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確高效的目標(biāo)檢測(cè)。

YOLO: You only look once (YOLO) 可以在一個(gè)步驟中同時(shí)預(yù)測(cè)邊界框和類別概率。與其他深度學(xué)習(xí)檢測(cè)器相比，YOLO 產(chǎn)生更多的定位誤差，但其產(chǎn)生假陽(yáng)性的概率較小。

SSD：Single Shot MultiBox Detector (SSD) 同樣通過(guò)單一端到端卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)同時(shí)預(yù)測(cè)邊界框和類別概率。

YOLO V2： YOLO V2 是 YOLO 的改進(jìn)版本，專注于提高準(zhǔn)確性，同時(shí)是一個(gè)實(shí)時(shí)快速檢測(cè)器。

NASNet： NASNet 的作者介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索，通過(guò)使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，NASNet 學(xué)習(xí)模型模型架構(gòu)的同時(shí)提高準(zhǔn)確性。

Mask R-CNN：Mask Region-based Convolutional Network (Mask R-CNN) 是 Faster R-CNN 模型的改進(jìn)，它為邊界框檢測(cè)添加了一個(gè)并行分支，目的是預(yù)測(cè)目標(biāo)掩碼。目標(biāo)掩碼是它在圖像中按像素進(jìn)行的分割，允許進(jìn)行目標(biāo)實(shí)例分割。

YOLO V3：YOLO V3 是以 YOLO V1 和 YOLO V2 為基礎(chǔ)調(diào)整了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；利用多尺度特征進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)。

YOLO V4：YOLO-V4 算法是在原有 YOLO 目標(biāo)檢測(cè)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用了 CNN 領(lǐng)域中優(yōu)秀的優(yōu)化策略，從數(shù)據(jù)處理、主干網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、激活函數(shù)、損失函數(shù)等各個(gè)方面都有著不同程度的優(yōu)化。

4. 深度學(xué)習(xí)框架 keras 介紹與使用

在本節(jié)中，我們將通過(guò)兩個(gè)簡(jiǎn)單示例來(lái)一窺深度學(xué)習(xí)的神秘面紗。在第一個(gè)示例中，構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)來(lái)解決線性回歸問(wèn)題；在第二個(gè)示例中，使用 MNIST 數(shù)據(jù)集對(duì)手寫數(shù)字進(jìn)行分類。

4.1 keras 庫(kù)簡(jiǎn)介與安裝

Keras 是用 Python 編寫的開(kāi)源高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，它能夠在 TensorFlow、或 Theano 之上運(yùn)行，其最大的特點(diǎn)是能夠?qū)崿F(xiàn)快速實(shí)驗(yàn)，因此本文利用它來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)。

要安裝 Keras，首先進(jìn)行安裝：

pip install keras

4.2 使用 keras 實(shí)現(xiàn)線性回歸模型

首先創(chuàng)建用于訓(xùn)練/測(cè)試算法的數(shù)據(jù)，如下所示：

# 產(chǎn)生一百個(gè)隨機(jī)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)
Number = 100
x = np.linspace(0, Number, Number)
y = 3 * np.linspace(0, Number, Number) + np.random.uniform(-12, 12, Number)

接下來(lái)創(chuàng)建模型：

def create_model():
    # 創(chuàng)建 Sequential 模型
    model = Sequential()
    # 使用具有線性激活函數(shù)的全連接層
    model.add(Dense(input_dim=1, units=1, activation='linear', kernel_initializer='uniform'))
    # 使用均方差(mse)作為損失函數(shù)，Adam作為優(yōu)化器編譯模型 
    model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.1))
    return model

使用 Keras 時(shí)，最簡(jiǎn)單的模型類型是 Sequential 模型，可以將其視為網(wǎng)絡(luò)層的線性堆棧，對(duì)于更復(fù)雜的架構(gòu)，可以使用 Keras 函數(shù)式 API，以創(chuàng)建任意網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

作為簡(jiǎn)單示例，此處使用 Sequential 模型，然后利用 model.add() 方法堆疊層來(lái)構(gòu)建模型。在此示例中，使用了具有線性激活函數(shù)的單個(gè)全連接層。定義模型之后，需要使用損失函數(shù)與優(yōu)化器編譯模型，示例中使用均方差 (mean squared error, MSE) 作為損失函數(shù)，使用 Adam 作為優(yōu)化器并設(shè)置學(xué)習(xí)率為 0.1。

編譯模型完成后，就可以使用 model.fit() 方法使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訓(xùn)練模型：

linear_reg_model.fit(x, y, epochs=100, validation_split=0.2, verbose=2)

訓(xùn)練后，就可以獲得可學(xué)習(xí)參數(shù) w 和 b，這些值將用于接下來(lái)的：

def get_weights(model):
    w = model.get_weights()[0][0][0]
    b = model.get_weights()[1][0]
    return w, b
w_final, b_final = get_weights(linear_reg_model)

接下來(lái)，我們可以用以下方式進(jìn)行預(yù)測(cè)：

predictions = w_final * x + b_final

還可以保存模型：

linear_reg_model.save_weights("my_model.h5")

最后可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練完成后線性模型進(jìn)行可視化：

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y, 'ro', label='Original data')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title("Training Data")

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y, 'ro', label='Original data')
plt.plot(x, predictions, label='Fitted line')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Linear Regression Result', fontsize=10)
plt.legend()
plt.show()

如上圖所示，可以看到左側(cè)圖像顯示的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，右側(cè)圖像顯示了線性回歸模型對(duì)應(yīng)的擬合線。

如果我們已經(jīng)擁有訓(xùn)練完成的模型權(quán)重文件，就可以直接加載預(yù)先訓(xùn)練的模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)：

# 加載模型
linear_reg_model.load_weights('my_model.h5')
# 構(gòu)建測(cè)試數(shù)據(jù)集
M = 3
new_x = np.linspace(Number + 1, Number + 10, M)
# 使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
new_predictions = linear_reg_model.predict(new_x)

程序的運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

4.3 使用 keras 進(jìn)行手寫數(shù)字識(shí)別

接下來(lái)，我們使用 Keras 識(shí)別手寫數(shù)字，與第一個(gè)示例相同，首先需要構(gòu)建模型：

def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)))
    model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    # 使用分類交叉熵(categorical_crossentropy)作為損失函數(shù)和隨機(jī)梯度下降作為優(yōu)化器編譯模型
    model.compile(optimizer=SGD(0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])

    return model

使用 categorical_crossentropy 損失函數(shù)編譯模型，該損失函數(shù)非常適合比較兩個(gè)概率分布，使用隨機(jī)梯度下降 (stochastic gradient descent, SGD) 作為優(yōu)化器。

接下來(lái)加載 MNIST 數(shù)據(jù)集：

(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()

此外，由于我們使用的是全連接層，因此必須對(duì)加載的數(shù)據(jù)進(jìn)行整形以輸入網(wǎng)絡(luò)：

train_x = train_x.reshape(60000, 784)
test_x = test_x.reshape(10000, 784)
train_y = keras.utils.to_categorical(train_y, 10)
test_y = keras.utils.to_categorical(test_y, 10)

創(chuàng)建模型完成后，就可以訓(xùn)練模型，并保存創(chuàng)建的模型，也可以評(píng)估模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)：

# 模型創(chuàng)建
model = create_model()
# 模型訓(xùn)練
model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1)
# 模型保存
model.save("mnist-model.h5")
# 評(píng)估模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)
accuracy = model.evaluate(x=test_x, y=test_y, batch_size=32)
# 打印準(zhǔn)確率
print("Accuracy: ", accuracy[1])

接下來(lái)，可以使用訓(xùn)練完成的模型來(lái)預(yù)測(cè)圖像中的手寫數(shù)字：

def load_digit(image_name):
    gray = cv2.imread(image_name, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    gray = cv2.resize(gray, (28, 28))
    gray = gray.reshape((1, 784))
    return gray
# 加載圖片
test_digit_0 = load_digit("digit_0.png")
test_digit_1 = load_digit("digit_1.png")
test_digit_2 = load_digit("digit_2.png")
test_digit_3 = load_digit("digit_3.png")
imgs = np.array([test_digit_0, test_digit_1, test_digit_2, test_digit_3])
imgs = imgs.reshape(4, 784)
# 預(yù)測(cè)加載圖像
prediction_class = model.predict_classes(imgs)
# 打印預(yù)測(cè)結(jié)果
print("Class: ", prediction_class)

加載的四張圖像如下圖所示：

使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型來(lái)預(yù)測(cè)這些圖像，得到的輸出如下：

Class: [0 1 2 3]

小結(jié)

在本節(jié)中，使用流行的庫(kù)深度學(xué)習(xí)庫(kù) Keras 對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了介紹。我們首先概述了用于圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。然后，我們介紹了 Keras，并通過(guò)示例訓(xùn)練了簡(jiǎn)單線性回歸模型，介紹了如何利用 Keras 訓(xùn)練全連接網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫數(shù)字。

到此這篇關(guān)于Python-OpenCV深度學(xué)習(xí)入門示例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV深度學(xué)習(xí)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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