Keras搭建孿生神經網絡Siamese?network比較圖片相似性
什么是孿生神經網絡
最近學習了一下如何比較兩張圖片的相似性，用到了孿生神經網絡，一起來學習一下。
簡單來說，孿生神經網絡（Siamese network）就是“連體的神經網絡”，神經網絡的“連體”是通過共享權值來實現的，如下圖所示。
所謂權值共享就是當神經網絡有兩個輸入的時候，這兩個輸入使用的神經網絡的權值是共享的（可以理解為使用了同一個神經網絡）。
很多時候，我們需要去評判兩張圖片的相似性，比如比較兩張人臉的相似性，我們可以很自然的想到去提取這個圖片的特征再進行比較，自然而然的，我們又可以想到利用神經網絡進行特征提取。
如果使用兩個神經網絡分別對圖片進行特征提取，提取到的特征很有可能不在一個域中，此時我們可以考慮使用一個神經網絡進行特征提取再進行比較。
這個時候我們就可以理解孿生神經網絡為什么要進行權值共享了。
孿生神經網絡有兩個輸入（Input1 and Input2），利用神經網絡將輸入映射到新的空間，形成輸入在新的空間中的表示。通過Loss的計算，評價兩個輸入的相似度。
孿生神經網絡的實現思路
一、預測部分
1、主干網絡介紹
孿生神經網絡的主干特征提取網絡的功能是進行特征提取，各種神經網絡都可以適用，本文使用的神經網絡是VGG16。關于VGG的介紹大家可以看我的另外一篇博客
http://www.dbjr.com.cn/article/246968.htm
這是一個VGG被用到爛的圖，但確實很好的反應了VGG的結構：
1、一張原始圖片被resize到指定大小，本文使用105x105。
2、conv1包括兩次[3,3]卷積網絡，一次2X2最大池化，輸出的特征層為64通道。
3、conv2包括兩次[3,3]卷積網絡，一次2X2最大池化，輸出的特征層為128通道。
4、conv3包括三次[3,3]卷積網絡，一次2X2最大池化，輸出的特征層為256通道。
5、conv4包括三次[3,3]卷積網絡，一次2X2最大池化，輸出的特征層為512通道。
6、conv5包括三次[3,3]卷積網絡，一次2X2最大池化，輸出的特征層為512通道。
實現代碼為：
import keras
from keras.layers import Input,Dense,Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D,Flatten
from keras.models import Model
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from keras.optimizers import SGD
class VGG16:
def __init__(self):
self.block1_conv1 = Conv2D(64,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same',name = 'block1_conv1')
self.block1_conv2 = Conv2D(64,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block1_conv2')
self.block1_pool = MaxPooling2D((2,2), strides = (2,2), name = 'block1_pool')
self.block2_conv1 = Conv2D(128,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same',name = 'block2_conv1')
self.block2_conv2 = Conv2D(128,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same',name = 'block2_conv2')
self.block2_pool = MaxPooling2D((2,2),strides = (2,2),name = 'block2_pool')
self.block3_conv1 = Conv2D(256,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same',name = 'block3_conv1')
self.block3_conv2 = Conv2D(256,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same',name = 'block3_conv2')
self.block3_conv3 = Conv2D(256,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same',name = 'block3_conv3')
self.block3_pool = MaxPooling2D((2,2),strides = (2,2),name = 'block3_pool')
self.block4_conv1 = Conv2D(512,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block4_conv1')
self.block4_conv2 = Conv2D(512,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block4_conv2')
self.block4_conv3 = Conv2D(512,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block4_conv3')
self.block4_pool = MaxPooling2D((2,2),strides = (2,2),name = 'block4_pool')
# 第五個卷積部分
self.block5_conv1 = Conv2D(512,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block5_conv1')
self.block5_conv2 = Conv2D(512,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block5_conv2')
self.block5_conv3 = Conv2D(512,(3,3),activation = 'relu',padding = 'same', name = 'block5_conv3')
self.block5_pool = MaxPooling2D((2,2),strides = (2,2),name = 'block5_pool')
self.flatten = Flatten(name = 'flatten')
def call(self, inputs):
x = inputs
x = self.block1_conv1(x)
x = self.block1_conv2(x)
x = self.block1_pool(x)
x = self.block2_conv1(x)
x = self.block2_conv2(x)
x = self.block2_pool(x)
x = self.block3_conv1(x)
x = self.block3_conv2(x)
x = self.block3_conv3(x)
x = self.block3_pool(x)
x = self.block4_conv1(x)
x = self.block4_conv2(x)
x = self.block4_conv3(x)
x = self.block4_pool(x)
x = self.block5_conv1(x)
x = self.block5_conv2(x)
x = self.block5_conv3(x)
x = self.block5_pool(x)
outputs = self.flatten(x)
return outputs
2、比較網絡
在獲得主干特征提取網絡之后，我們可以獲取到一個多維特征，我們可以使用flatten的方式將其平鋪到一維上，這個時候我們就可以獲得兩個輸入的一維向量了
將這兩個一維向量進行相減，再進行絕對值求和，相當于求取了兩個特征向量插值的L1范數。也就相當于求取了兩個一維向量的距離。
然后對這個距離再進行兩次全連接，第二次全連接到一個神經元上，對這個神經元的結果取sigmoid，使其值在0-1之間，代表兩個輸入圖片的相似程度。
實現代碼如下：
import keras
from keras.layers import Input,Dense,Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D,Flatten,Lambda
from keras.models import Model
import keras.backend as K
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from keras.optimizers import SGD
from nets.vgg import VGG16
def siamese(input_shape):
vgg_model = VGG16()
input_image_1 = Input(shape=input_shape)
input_image_2 = Input(shape=input_shape)
encoded_image_1 = vgg_model.call(input_image_1)
encoded_image_2 = vgg_model.call(input_image_2)
l1_distance_layer = Lambda(
lambda tensors: K.abs(tensors[0] - tensors[1]))
l1_distance = l1_distance_layer([encoded_image_1, encoded_image_2])
out = Dense(512,activation='relu')(l1_distance)
out = Dense(1,activation='sigmoid')(out)
model = Model([input_image_1,input_image_2],out)
return model
二、訓練部分
1、數據集的格式
本文所使用的數據集為Omniglot數據集。
其包含來自 50不同字母（語言）的1623 個不同手寫字符。
每一個字符都是由 20個不同的人通過亞馬遜的 Mechanical Turk 在線繪制的。
相當于每一個字符有20張圖片，然后存在1623個不同的手寫字符，我們需要利用神經網絡進行學習，去區(qū)分這1623個不同的手寫字符，比較輸入進來的字符的相似性。
本博客中數據存放格式有三級：
- image_background - Alphabet_of_the_Magi - character01 - 0709_01.png - 0709_02.png - …… - character02 - character03 - …… - Anglo-Saxon_Futhorc - ……
最后一級的文件夾用于分辨不同的字體，同一個文件夾里面的圖片屬于同一文字。在不同文件夾里面存放的圖片屬于不同文字。
上兩個圖為.\images_background\Alphabet_of_the_Magi\character01里的兩幅圖。它們兩個屬于同一個字。
上一個圖為.\images_background\Alphabet_of_the_Magi\character02里的一幅圖。它和上面另兩幅圖不屬于同一個字。
2、Loss計算
對于孿生神經網絡而言，其具有兩個輸入。
當兩個輸入指向同一個類型的圖片時，此時標簽為1。
當兩個輸入指向不同類型的圖片時，此時標簽為0。
然后將網絡的輸出結果和真實標簽進行交叉熵運算，就可以作為最終的loss了。
本文所使用的Loss為binary_crossentropy。
當我們輸入如下兩個字體的時候，我們希望網絡的輸出為1。
我們會將預測結果和1求交叉熵。
當我們輸入如下兩個字體的時候，我們希望網絡的輸出為0。
我們會將預測結果和0求交叉熵。
訓練自己的孿生神經網絡
1、訓練本文所使用的Omniglot例子
下載數據集，放在根目錄下的dataset文件夾下。
運行train.py開始訓練。
2、訓練自己相似性比較的模型
如果大家想要訓練自己的數據集，可以將數據集按照如下格式進行擺放。
每一個chapter里面放同類型的圖片。
之后將train.py當中的train_own_data設置成True，即可開始訓練。
以上就是Keras搭建孿生神經網絡Siamese network比較圖片相似性的詳細內容，更多關于Keras孿生神經網絡比較圖片的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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