Keras快速上手——打造个人的第一个“圣诞老人”图像分类模型
摘要： 本文基于Python和Keras搭建的图像分类模型，任务是判断一张图像中是否含有圣诞老人，模型借鉴于典型的Lenet网络，代码讲解详细，适合快速上手。
2017年已到最后一个月的尾巴，那圣诞节还会远吗？不知道各位对于圣诞节有什么安排或一些美好的回忆，我记得最清楚的还是每年圣诞节前一晚那些包装好的苹果，寓意平平安安。那谈到圣诞节，不可或缺的主角——“圣诞老人”会出现在各地的大街小巷、各种画册上，本文将带领读者使用Keras完成“圣诞老人”图像的分类，算是圣诞节前的预热活动吧。
在本教程的第一部分，将介绍本文使用的数据集；其次使用Python和Keras训练一个卷积神经网络模型，该模型能够检测一个图像中是否存在圣诞老人，
所选的网络结构类似于LeNet网络；最后，在一系列的图像上评估本文搭建的模型，然后讨论一下本文方法的局限性以及如何拓展等。
“圣诞老人”和“非圣诞老人”数据集
为了训练搭建的模型，本文需要两类图像集：
图像含圣诞老人（“圣诞老人”）;
图像不包含圣诞老人（“不是圣诞老人”）
上周我们用谷歌图片迅速获取训练图像数据集，数据集中包含461张有圣诞老人的图像中，如图1（左）所示；此外从UKBench数据集中随机获取461张不包含圣诞老人，如图1（右）所示。
基于卷积神经网络和Keras搭建的第一个图像分类器
如图2所示，该图是一个典型的Lenet网络结构，最初被用来数字手写体的分类，现将其扩展到其他类型的图像。
本教程主要是介绍如何将深度学习应用于图像分类中，所以不会对Keras和Python语句介绍得非常详细，感兴趣的读者可以看下Deep Learning for Computer Vison with Python这本书。
首先先定义网络架构。创建一个新文件并命名为lenetpy，并插入以下代码：
第2-8行是需要导入的Python包，其中conv2d表示执行卷积，maxpooling2d表示执行最大池化，Activation表示特定的激活函数类型，Flatten层用来将输入“压平”，用于卷积层到全连接层的过渡，Dense表示全连接层。
真正创建Lenet网络结构是代码的第10-12行，每当定义了一个新的卷积神经网络结构时，我喜欢：
把它放在自己的类中（为了命名空间及便于组织）
创建一个静立建造函数，来完成整个模型的建立
建立的模型时需要大量的参数：
weight：输入图像的宽度
height：输入图像的高度
depth：输入图像的通道数（1表示单通道图像灰度，3表示标准的RGB图像）
claclasses：想要组织的层类别总数
第1第4行定义我们的模型，第15行初始化inputshape，第18-19行正常更新inputshape
现在我们已经初始化我们的模型，可以开始添加其它层，代码如下：
第21-25行创建第一个CONV->RELU->POOL层，卷积层使用20个大小5x5的滤波器，之后紧跟RELU激活函数，最后使用窗口大小为2x2的最大池化操作；
之后定义第二个CONV->RELU->POOL层:
这次卷积层使用50个滤波器，滤波器个数的增加加深整个网络体系结构。
最终的代码块是将数据“压平”以连接全连接层：
第33行能将maxpooling2d层的输出压扁成一个单向量；
第34行显示全连接层包含500个节点，然后紧跟一个ReLU激活函数；
第38行定义另一个全连接层，该层的节点数等于分类的类别数，Dense
层送入softmax分类器输出每类的概率值；
第42行返回模型的调用函数；
使用Keras训练卷积神经网络图像分类器
打开一个新的文件并命名为train_networkpy，并插入以下代码打开
第2 - 18行导入程序需要的数据包；
下面开始解析命令行参数：
这里有两个需要命令行参数，--dataset和--model，以及accuracy/loss图的路径选择。其中--dataset表示模型的训练集，--model表示训练分类器后保存的模型，如果--plot未指定，则默认为plot.PNG。
接下来，设置一些训练变量、初始化列表并设置图像路径：
第32-34行定义模型的训练次数、初始学习率以及批量大小；
第38和39行初始化数据和标签列表，这些列表对应存储图像以及类别标签；
第42-44行获取输入图像路径并将图像随机打乱；
现在对图像进行预处理：
该循环简单的将每个图像的尺寸重新调整为28×28大小（为LeNet所需要的空间尺寸）
能够提取标签是由于我们的数据目录结构如下所示：
因此，imagePath的一个例子为：
从ImagePath提取标签，结果为：
下一步，将数据集分为训练数据集和测试数据集：
第61行进一步预处理输入数据，按比例将数据点[ 0, 255 ]缩放到[ 0, 1 ]范围内；
然后第66-67行将75%数据作为训练集，25%数据作为测试集；第70-71行对标签进行独热编码；随后，通过以下操作增加数据量：
第74-76行创建一个图像发生器，对数据集图像进行随机旋转、移动、翻转、剪切等，通过这种操作允许我们能用一个较小的数据集实现好的结果。
继续深入学习Keras训练图像分类器：
第80-83行使用Adam优化器，由于本文是一个二分类问题，可以使用二进制交叉熵损失函数（binary cross-entropy）。但如果执行的分类任务多于两类，损失函-数更换为类别交叉熵（categorical_crossentropy）
第87-89行调用model.fit_generator开始训练网络，第93行保存模型参数，最后画出图像分类器的性能结果：
为了训练网络模型，需要打开一个终端执行以下命令：
可以看到，当网络训练了25个回合后，模型的测试精度为97.40%，损失函数也很低，如下图所示：
评估卷积神经网络图像分类器
打开一个新的文件并命名为test_networkpy，然后开始进行评估：
第2-7行导入需要的数据包，另外注意导入的load_model是训练过程中保存的模型。
下一步，解析命令行参数：
需要两个命令行参数：--model和输入--image，然后加载图像预处理：
预处理与前面几乎一模一样，这里不做过多的解释，只是第25行通过np.expand_dims对数据额外添加了一个维度，如果忘记添加维度，它将导致调用model.predict时出现错误。现在加载图像分类器模型并进行预测：
第29行加载模型，第32行做出预测。最后画出头像以及预测标签：
第35行建立标签，第36行选择对应的概率值，第37行将标签文本显示在图像的左上角，第40-42行调整图像大小为标准的宽度以确保它适应电脑屏幕，最后，第45行显示输出图像，第46行表示当一个键被按下结束显示。
以下是包含圣诞老人图像的实验结果：
以下是不包含圣诞老人图像的实验结果：
本文图像分类模型的局限性
本文图像分类器有一些局限性：
第一个是输入图像尺寸28×28很小。一些示例图像（图像中圣诞老人本身已经很小）调整尺寸为28×28后大大降低圣诞老人的尺寸。
最优的卷积神经网络正常接受输入图像大小一般为200-300像素，因此一些较大尺寸的图像将帮助我们建立一个更强大的图像分类器。然而，使用更大的分辨率的图像会加深网络模型的深度和复杂度，这将意味着需要收集更多的训练数据，以及昂贵的计算训练过程。
因此，如果各位读者想提高本文模型的精度话，有以下四点建议：
收集更多的训练数据（超过5000幅“圣诞老人”图像）；
利用高分辨率的图像在训练。64×64、128×128像素的图像可能效果会更理想；
在训练过程中使用一个更深层次的网络体系结构；
阅读Deep Learning for Computer Vision with Python，里面有更多关于自定义数据集等内容的细节；
总结
本文教你学会利用Keras和Pyhton训练LeNet模型，并用来完成是否含有圣诞老人形象的图像分类，最终目标可以是建立一个应用程序类似于Not Hotdog；
“圣诞老人”图像数据集（460幅）是按照之前的教程——通过谷歌图片采集深度学习的图像获得，而“没有圣诞老人”的图像数据集是由从UKBench数据集中挑选得到；
在一系列的测试图像上评估本文搭建的网络模型，在每一种情况下，本文模型都能对输入图像分类正确。
作者信息
Adrain Rosebrock，企业家、博士，专注于图像搜索引擎。