31/07/2019, 14:10
Tự build mạng lưới đơn giản nhận diện biển báo giao thông
Người viết: Quy Nguyen Như tiêu đề, hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn xây dựng một mạng CNN đơn giản để nhận diện biển báo giao thông. Với tập dữ liệu gồm tất cả 42 biển báo giao thông với các điều kiện khác nhau như thiếu sáng, biển báo bị nghiêng, ảnh chụp mờ… ...
Người viết: Quy Nguyen
Như tiêu đề, hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn xây dựng một mạng CNN đơn giản để nhận diện biển báo giao thông. Với tập dữ liệu gồm tất cả 42 biển báo giao thông với các điều kiện khác nhau như thiếu sáng, biển báo bị nghiêng, ảnh chụp mờ…
Bài toán yêu cầu đầu vào là 1 ảnh chụp được từ biển báo giao thông và đầu ra là tên tương ứng của biển báo, với số lượng biển báo giao thông là cố định và đây là bài toán phân biệt nên chúng ta sẽ coi đây là bài toán phân loại ảnh, với số lớp cần phân loại chính là số lượng loại biển báo giao thông cần xác định. Vì hình ảnh các biển báo rất khác nhau và có thể dễ dàng phân biệt bằng mắt thường nên dữ liệu phân lớp khá đơn giản và ít sự nhập nhằng. Vì thế chúng ta sẽ cần một mô hình deep learning đơn giản là có thể xử lý được việc này.
Import thư viện
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
# Libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import cv2 from PIL import Image import os |
Đầu tiên bạn vào đây để tải về bộ dữ liệu gồm các biển báo đã được đánh nhãn và lưu các thông tin trong file csv. Đây là bộ dữ liệu biển báo giao thông của Đức, gồm 42 loại biển báo khác nhau. Bạn tải về và giải nén ra thư mục của project
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 |
# Reading the input images and putting them into a numpy array data=[] labels=[] height = 30 awidth = 30 channels = 3 classes = 43 n_inputs = height * awidth*channels for i in range(classes) : path = "../input/train/{0}/".format(i) print(path) Class=os.listdir(path) for a in Class: try: image=cv2.imread(path+a) image_from_array = Image.fromarray(image, 'RGB') size_image = image_from_array.resize((height, awidth)) data.append(np.array(size_image)) labels.append(i) except AttributeError: print(" ") Cells=np.array(data) labels=np.array(labels) #Randomize the order of the input images s=np.arange(Cells.shape[0]) np.random.seed(43) np.random.shuffle(s) Cells=Cells[s] labels=labels[s] |
Bạn đổi lại biến path theo đường dẫn trên máy bạn
Máy học - Machine Learning và một vài hạn chế.
Machine Learning góp phần cải thiện chiến lược Digital Marketing của bạn như thế nào?
Như các bài thông thường, chúng ta sẽ tiến hành chia tập dữ liệu ảnh thành tập train và tập validation
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
#Spliting the images into train and validation sets (X_train,X_val)=Cells[(int)(0.2*len(labels)):],Cells[:(int)(0.2*len(labels))] X_train = X_train.astype('float32')/255 X_val = X_val.astype('float32')/255 (y_train,y_val)=labels[(int)(0.2*len(labels)):],labels[:(int)(0.2*len(labels))] #Using one hote encoding for the train and validation labels from keras.utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train, 43) y_val = to_categorical(y_val, 43) |
Với các label chúng ta sẽ chuyển sang dạng One-hot encoding để xử lý
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
#Definition of the DNN model from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten, Dropout model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), activation='relu', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), activation='relu')) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate=0.25)) model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate=0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(rate=0.5)) model.add(Dense(43, activation='softmax')) |
Complie mô hình
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
#Compilation of the model model.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'] ) #using ten epochs for the training and saving the accuracy for each epoch epochs = 10 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) |
Khởi tạo đồ thị kết quả mô hình
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
#Display of the accuracy and the loss values import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(0) plt.plot(history.history['acc'], label='training accuracy') plt.plot(history.history['val_acc'], label='val accuracy') plt.title('Accuracy') plt.xlabel('epochs') plt.ylabel('accuracy') plt.legend() plt.figure(1) plt.plot(history.history['loss'], label='training loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.title('Loss') plt.xlabel('epochs') plt.ylabel('loss') plt.legend() |
Training
Tiến hành chạy file code
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
Train on 31368 samples, validate on 7841 samples Epoch 1/10 31368/31368 [==============================] - 9s 286us/step - loss: 1.2740 - acc: 0.6416 - val_loss: 0.2135 - val_acc: 0.9367 Epoch 2/10 31368/31368 [==============================] - 5s 175us/step - loss: 0.3047 - acc: 0.9056 - val_loss: 0.1006 - val_acc: 0.9726 Epoch 3/10 31368/31368 [==============================] - 6s 204us/step - loss: 0.1999 - acc: 0.9378 - val_loss: 0.0703 - val_acc: 0.9795 Epoch 4/10 31368/31368 [==============================] - 6s 199us/step - loss: 0.1576 - acc: 0.9522 - val_loss: 0.0603 - val_acc: 0.9829 Epoch 5/10 31368/31368 [==============================] - 5s 171us/step - loss: 0.1335 - acc: 0.9577 - val_loss: 0.0497 - val_acc: 0.9847 Epoch 6/10 31368/31368 [==============================] - 5s 171us/step - loss: 0.1175 - acc: 0.9648 - val_loss: 0.0543 - val_acc: 0.9853 Epoch 7/10 31368/31368 [==============================] - 5s 171us/step - loss: 0.1043 - acc: 0.9674 - val_loss: 0.0456 - val_acc: 0.9865 Epoch 8/10 31368/31368 [==============================] - 5s 172us/step - loss: 0.0962 - acc: 0.9699 - val_loss: 0.0517 - val_acc: 0.9860 Epoch 9/10 31368/31368 [==============================] - 5s 172us/step - loss: 0.0849 - acc: 0.9741 - val_loss: 0.0475 - val_acc: 0.9876 Epoch 10/10 31368/31368
Có thể bạn quan tâm
0
|
