PyTorch Tutorial: Transfer Learning for Computer Vision
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着深度学习的蓬勃发展及其在各个领域的广泛应用, 计算机视觉领域也逐渐引起了广泛关注。如何高效利用现有技术快速解决计算机视觉任务, 已经成为当前研究和技术发展的热点问题。本文将从基础理论出发, 对迁移学习进行深入探讨与剖析。
本篇文章旨在针对具有一定PyTorch基础的读者群体展开讨论，在涉及卷积神经网络（CNN）、迁移学习（transfer learning）、数据加载技术和常用数据增强方法等领域进行深入探讨。文章将通过具体案例和源码实现的方式全面解析这一技术的核心原理，并重点阐述其实现优势及应用场景。希望本文能够帮助读者加深对迁移学习概念的理解，并掌握PyTorch环境下迁移学习的具体应用方法，在机器学习能力方面有所提升。
2.基本概念和术语
2.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
卷积神经网络（CNN）在图像识别领域已成为最广泛应用的深度学习架构之一。其主要结构包括卷积层、池化层以及全连接层等关键组件。该模型以其端到端训练机制著称，具备强大的特征提取能力以及高度的可塑性。此模型适用于多种类型图像的数据处理，并具有一些显著特点。
- 单元化设计：该网络架构整合了卷积层、池化层、激活单元和全连接层四个关键组件。这些单元化的结构经过叠加实现了多样化的功能任务。其独特的设计使网络能够灵活配置各组块的排列组合，并非局限于传统线性架构。
- 权值共享：该网络通过权值共享机制实现了各通道复用同一个权重矩阵。这一机制有效降低了整体的参数数目，并赋予了网络高效的并行处理能力。
- 局部分析域：基于局部分析域的设计理念，在相邻区域执行卷积操作即可捕获输入图像中的细节特征与全局上下文信息，并支持不同尺度特征的提取。
2.2 转移学习(Transfer Learning)
转移学习属于机器学习领域的一种技术手段，在深度学习框架下有较为成熟的实践应用。它通过基于现有数据建立一个初始模型，在此基础上进一步优化或构建其他分类器以提升性能表现。该方法的优势在于能够有效继承已有知识体系中的核心特征属性，在新问题场景下同样能够提取有效的知识信息来源。通过这种知识迁移的方式不仅缩短了模型训练所需的时间周期而且显著降低了计算资源的需求量同时还可以减少大量不必要的重新训练时间从而提高了整体效率提升了系统的泛化能力为复杂问题建模提供了有力的技术支撑
- 采用预设好的一个基准架构作为基础。
- 向其添加额外的层结构，并对现有各层进行优化调整。
- 对比优化后的新架构与原有结构，并据此微调各层参数。
- 通过将优化后的架构应用于目标数据集进行评估。
2.3 数据集加载(Dataset loading)
对于计算机视觉任务来说，在大多数情况下需要设置两个数据源。这些数据源中的一个是专门用于训练机器学习模型的，另一个则是用来检验模型对新输入数据的适应能力。其中，在这个过程中使用的是训练集来完成前两项功能，并通过验证集来完成第三项功能。
2.3.1 Pytorch中的数据集加载
在PyTorch中，默认提供了一些常见数据集如MNIST、CIFAR-10、ImageNet及COCO等。借助torchvision库能够方便地获取和加载这些数据集，并且可以通过示例代码直观展示其使用方法。
import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./cifar10', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./cifar10', train=False, transform=transform, download=True)
batch_size = 128
num_workers = 4
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers)
代码解读在PyTorch中，函数datasets.CIFAR10()被定义为获取CIFAR-10数据集的标准接口。当函数调用时，默认会加载训练数据集。通过指定tform参数，可以自定义图像预处理方式。若本地环境不具备对应的数据文件，则会自动下载必要的资源。通过DataLoader模块能够高效地从给定的数据集合中批量加载样本。第一个必要输入是待加载的数据集合对象；指定一个合理的批次大小能显著提升模型训练效率；设置是否随机打乱样本顺序（默认情况下通常是True）；用于多线程或多设备并行处理的进程数（默认情况下可能设为0或False）。
2.3.2 数据增强(Data Augmentation)
为了有效防止模型过拟合，在训练深度学习模型中，
数据增强技术起到了不可或缺的作用。
其主要目标在于通过生成更多样化的训练样本，
以模拟训练集中各类别分布不均衡的真实情况。
常见的数据增强类型包括多种具体实施方式：
- 采取多种图像处理手段（如裁剪、旋转等），以提升数据多样性；
- 加入高斯噪声（Gaussian noise）、Salt&Pepper噪声（Salt and Pepper noise）以及JPEG压缩等技术手段，以增强数据质量；
- 基于目标物体的变化规律，创建新的标签；例如通过不同视角的截取拼接以及随机更换背景颜色的方式实现无监督增广；
2.4 超参数调优(Hyperparameter Tuning)
在机器学习模型构建过程中, 超参数是指那些无法直接通过训练数据进行优化调整的关键参数, 包括但不仅限于各层节点数设置以及各层神经元数量等技术指标, 同时还包括学习率设定和选择特定优化算法等内容。这些关键因素的选择对于提升整体模型性能具有至关重要的影响作用, 因此需要通过系统化的调优流程来确定最适宜的一组组合配置以实现最佳效果。而在实际应用中, 常见的主要采用网格搜索法作为基础探索工具, 并结合贝叶斯搜索法和遗传算法等多种策略以确保调参过程更加高效精准。
3.核心算法原理和具体操作步骤
3.1 概述
基于已有模型进行的迁移学习是一种过程。在实施过程中通常会经历几个关键步骤：获取基础模型、选择目标任务、迁移特征并进行微调以及评估性能等阶段。
- 采用已有预训练模型作为参照基准；
- 在基准模型的基础上添加新的层级结构或优化现有层次结构中的参数设置；
- 对比分析后进行相应的参数微调；
- 将经过进一步优化的新架构应用于目标数据集上评估其性能表现。
3.2 步骤1：选择一个预训练模型作为基准模型
首要任务是获取一个高质量的预训练模型。该预训练模型将有助于加快模型的训练速度。许多主流开源框架提供了大量可供选择的预训练模型选项。其中一些主要的例子包括ResNet、VGG、AlexNet和DenseNet等神经网络。
3.3 步骤2：在基准模型的顶部加入新的层，或者改变现有层的参数
在此基础上
- 固定已经训练完成的卷积层：通过固定已经训练完成的卷积层（即不更新其参数），可以在微调过程中避免这些参数因训练而产生的偏差。
- 优化网络：优化网络的目标是调整整个模型的参数设置，并包含之前被固定不变的卷积层。在此基础上，在目标检测等特定任务中只需进一步优化最后一组卷积操作以及全连接层即可实现更好的效果。
3.4 步骤3：将新训练的模型与原来的模型比较，并根据比较结果调整参数
Transfer学习旨在利用现有的现成模型，并进一步训练其他模型。在实际应用场景中，我们需要对新训练出的模型与原有模型进行对比分析。具体比较方法有两类。
层次比较：核对两个模型在各层节点上的输出结果是否存在差异。
如果发现两者无明显差异，则说明两模型功能基本一致。
权重比较：评估两个模型各层权重之间的相似度。
同时观察新模型运行后的输出结果与原有模型是否存在较大偏差。
如果发现两者相似度较高但存在较大偏差，则可能需要进一步优化新模型参数。
3.5 步骤4：使用新训练的模型在目标数据集上测试效果
采用新训练的模型进行效果评估的方法非常简便。无需额外操作即可加载已训练完成的模型，并评估其在目标数据集上的性能表现。
至此为止，整个Transfer学习体系完成运行。经过这一系列步骤后，在目标数据集上的测试结果也得到了严格的检验与评估。
4.具体代码实例和解释说明
本部分会展示一些常见的Transfer learning的实验代码，方便大家了解。
4.1 CIFAR-10数据集上的实验
CIFAR-10数据集是计算机视觉领域中的一个基准数据集，在其中包含了十个主要类别：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫头鹰（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、青蛙（frog）、马（horse）、船（ship）以及卡车（truck）。该数据集总计拥有60,000张彩色像素图像，并且每张图像的尺寸为32像素宽和32像素高。
4.1.1 VGG网络上的实验
VGG网络属于一种深度神经网络，在图像识别领域具有重要应用价值；在本研究中，则采用了经过预训练的VGG16架构作为基准模型进行实验分析
- 导入相关包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.backends.cudnn as cudnn
代码解读设置设备为如果torch.cuda.is_available()则选择cuda否则选择cpu。
打印使用设备的信息并根据条件执行后续操作。
打印并获取当前使用的GPU设备名称。
将torch.backends.cudnn.benchmark设置为True以启用性能优化。
定义数据集
```python
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='/home/zhaokechu/disk1/code/classification/', train=True,
download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='/home/zhaokechu/disk1/code/classification/', train=False,
download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100,
shuffle=False, num_workers=2)
代码解读- 创建预训练模型
net = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
net.classifier[6] = nn.Linear(4096, 10) # change the last layer to have 10 outputs instead of 1000
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
代码解读- 训练模型
for epoch in range(20): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
代码解读print('Finished Training')
测试模型
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
代码解读整体而言，在处理CIFAR-10数据集时采用VGG网络进行Transfer learning的方式表现欠佳。这一现象主要是由于基础模型VGG16已经通过ImageNet大规模数据集进行了过量的训练。通过微调优化之后的效果最终能够显著提升，并且超越了基础模型的表现。
4.1.2 ResNet网络上的实验
ResNet网络属于一种深度神经网络体系，在本研究中被选作基准架构以进行图像分类任务研究；通过引入经过预训练的ResNet-18模型可有效提升实验性能
- 导入相关包
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.backends.cudnn as cudnn
代码解读设置设备为torch.cuda可用时使用'cuda'否则使用/cpu
定义数据集
```python
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='/home/zhaokechu/disk1/code/classification/', train=True,
download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='/home/zhaokechu/disk1/code/classification/', train=False,
download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100,
shuffle=False, num_workers=2)
代码解读- 创建预训练模型
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
net.fc = nn.Linear(512, 10) # change the last fully connected layer to have 10 outputs instead of ImageNet's default 1000 classes
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
代码解读- 训练模型
for epoch in range(20): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
代码解读print('Finished Training')
测试模型
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
代码解读就整体而言，在对CIFAR-10数据集进行迁移学习时，“使用ResNet网络”的效果优于VGG网络，并且训练速度更快。“其主要原因在于ResNet结构中所有瓶颈层均为卷积层设计”，因此能够仅用较少数量的参数完成训练过程。“然而，在减少模型参数数量以简化设计的过程中”，准确率通常不会显著提升。
4.2 COCO数据集上的实验
MS COCO被视为一个广泛使用的图像目标检测数据源，在计算机视觉领域具有重要地位。该数据集涵盖了80个不同的类别，并且每个类群中都拥有超过2,00万张图片。在本研究中，我们采用了经过预先训练的Faster R-CNN模型作为基准架构，并通过一系列优化步骤提高了其检测性能。
- 导入相关包
import os
import sys
import numpy as np
import cv2
import random
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.backends.cudnn as cudnn
import torch.utils.data as data
from PIL import Image
sys.path.append('/home/zhaokechu/disk1/code/detection/') # add Faster RCNN code directory
from fasterRCNN.fasterrcnn.model import fasterrcnn_resnet50
from fasterRCNN.fasterrcnn.engine import train_one_epoch, evaluate
from fasterRCNN.fasterrcnn.utils import get_coco_api_from_dataset, CocoEvaluator
from fasterRCNN.fasterrcnn.augmentations import Compose, RandomHorizontalFlip, Resize
代码解读- 定义数据集
class CocoDetection(data.Dataset):
"""`MS Coco Detection <http://mscoco.org/dataset/#detections-challenge2016>`_ Dataset.
Args:
root (string): Root directory where images are downloaded to.
annFile (string): Path to json annotation file.
transform (callable, optional): A function/transform that takes in an PIL image
and returns a transformed version. E.g, ``transforms.ToTensor``
target_transform (callable, optional): A function/transform that takes in the
target and transforms it.
"""
def __init__(self, root, annFile, transform=None, target_transform=None):
super(CocoDetection, self).__init__()
from pycocotools.coco import COCO
self.root = root
self.coco = COCO(annFile)
self.ids = list(sorted(self.coco.imgs.keys()))
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __getitem__(self, index):
"""
Args:
index (int): Index
Returns:
tuple: Tuple (image, target). target is the object returned by ``coco.loadAnns``.
"""
coco = self.coco
img_id = self.ids[index]
path = coco.loadImgs(img_id)[0]['file_name']
img = cv2.imread(os.path.join(self.root, path))
height, width = img.shape[:2]
ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img_id)
anns = coco.loadAnns(ann_ids)
targets = []
for obj in anns:
x1, y1, w, h = obj['bbox']
x2 = x1+w
y2 = y1+h
x1 = max(0, x1)
x2 = min(width, x2)
y1 = max(0, y1)
y2 = min(height, y2)
if obj['area'] > 0 and x2>x1 and y2>y1:
bbox = [float(x1)/width, float(y1)/height, float(x2)/width, float(y2)/height]
cls = int(obj['category_id']) - 1
boxes = [bbox]
label = [cls]
target = dict(boxes=boxes, labels=label)
targets.append(target)
if len(targets)!= 0:
sample = {'image': img, 'bboxes': [], 'labels': []}
for t in targets:
xmin, ymin, xmax, ymax = map(int, t['boxes'][0][:])
sample['bboxes'].append([xmin, ymin, xmax, ymax])
sample['labels'].append(t['labels'][0])
if self.transform is not None:
sample = self.transform(**sample)
return sample['image'], sample['bboxes'], sample['labels']
else:
raise Exception("There is no valid bounding box.")
def __len__(self):
return len(self.ids)
代码解读函数get_transform接收参数train：
初始化transformation列表为空列表：
将图像缩放至指定尺寸的操作加入transformation列表：
如果train为真：
随机水平翻转操作被添加到transformation列表中：
将图像转换为张量的操作被添加到transformation列表中：
归一化处理应用到图像通道上：
将所有变换整合为一个Compose对象返回：
root_dir = '/home/zhaokechu/disk1/code/detection/data/' annFilePath = f'{root_dir}/annotations/instances_val2017.json' transformFunction = get_transform(train=False) targetTransformSetting = None
通过调用os.path.join函数将根目录与val2017文件夹连接起来设置为data_dir变量。
利用CocoDetection类实例化数据集，在指定root目录下并配置对应的annotation文件、图像转换以及目标转换参数。
生成长度为数据集长度的随机排列索引列表，并将其转换为列表类型存储于indices变量中。
从数据集中根据前500个随机索引选取子集。
创建一个仅包含单个样本且不打乱顺序的数据加载器，并直接使用子集作为batch进行处理。
创建预训练模型
```python
model = fasterrcnn_resnet50(pretrained=True)
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes=2)
lr = 0.001
momentum = 0.9
weight_decay = 0.0005
params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay)
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
代码解读- 训练模型
for epoch in range(2):
train_one_epoch(model, optimizer, dataloader, device, epoch, print_freq=100)
lr_scheduler.step()
代码解读- 测试模型
checkpoint = torch.load('fasterrcnn_resnet50_fpn.pth', map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
evaluate(model, dataloader, device=device)
代码解读就整体而言，在进行基于Faster R-CNN的迁移学习于MS COCO数据集时的性能略高于其他方法；然而，并非最优的结果。这主要是由于Faster R-CNN模型对数据增强策略实施了较高的严格性要求；此外，所选择的预训练模型也会直接影响最终的性能表现。