告别繁琐标记：用 PaddleX 快速训练 MobileNetV3_ssld 花朵分类模型

人工智能

2023-10-26 15:08:24

随着人工智能技术的蓬勃发展，图像分类在各行各业得到广泛应用，极大地简化了图像分析和识别任务。然而，传统的图像分类训练需要耗费大量时间和精力进行数据标记，往往令初学者望而却步。

PaddleX：让图像分类训练更轻松

PaddleX 是一个功能强大的深度学习开发套件，提供了开箱即用的图像分类训练功能，有效降低了训练门槛。借助 PaddleX，即使是新手也可以轻松训练出高精度的图像分类模型。

MobileNetV3_ssld：高效、准确的图像分类网络

MobileNetV3_ssld 是一款轻量级神经网络，专为移动端和嵌入式设备而设计。它在保持高精度的前提下，大幅减少了计算复杂度和模型大小，非常适合资源受限的场景。

快速上手：在 PaddleLabel 标记的花朵分类数据集上训练

为了展示 PaddleX 的强大功能，我们将使用 PaddleLabel 标记的一份花朵分类数据集进行训练。以下是详细步骤：

1. 数据准备

下载并安装 PaddleX 和 PaddleLabel。
在 PaddleLabel 中导入花朵分类数据集并进行标记。
将标记好的数据集导出为 COCO 格式。

2. 创建训练脚本

创建一个 Python 脚本（如 train.py），内容如下：

import paddlex as pdx

# 训练配置
train_transforms = pdx.transforms.MixTransforms([
    pdx.transforms.RandomCrop(crop_size=224),
    pdx.transforms.RandomHorizontalFlip(),
    pdx.transforms.RandomVerticalFlip()
])

train_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
    data_dir='path/to/train_data',
    transforms=train_transforms,
    file_list='path/to/train_list.txt'
)

eval_transforms = pdx.transforms.Compose([
    pdx.transforms.Resize(target_size=256),
    pdx.transforms.CenterCrop(crop_size=224)
])

eval_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
    data_dir='path/to/eval_data',
    transforms=eval_transforms,
    file_list='path/to/eval_list.txt'
)

# 训练器
model = pdx.models.MobileNetV3_ssld(pretrained=True)
optimizer = pdx.optimizer.Momentum(learning_rate=0.001, momentum=0.9)
trainer = pdx.trainer.PyReaderTrainer(
    model=model,
    optimizer=optimizer,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    num_epochs=10,
    log_interval=10,
    save_interval=5
)

# 开始训练
trainer.train()

3. 运行训练脚本

在命令行中运行训练脚本：

python train.py

4. 模型评估

训练完成后，可以使用以下代码评估模型的性能：

import paddlex as pdx

# 加载训练好的模型
model = pdx.load_model('path/to/best_model')

# 评估模型
eval_transforms = pdx.transforms.Compose([
    pdx.transforms.Resize(target_size=256),
    pdx.transforms.CenterCrop(crop_size=224)
])

eval_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
    data_dir='path/to/eval_data',
    transforms=eval_transforms,
    file_list='path/to/eval_list.txt'
)

evaluator = pdx.evaluator.ImageClassifier(model=model, dataset=eval_dataset)
results = evaluator.evaluate()

# 打印评估结果
print(results)