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Torch -- 卷积学习day2 -- 卷积扩展、数据集、模型

news 2025/8/15 8:28:04

目录

一、卷积扩展

1、反卷积

2、膨胀卷积

3、可分离卷积

1.空间可分离卷积

2.深度可分离卷积

4、扁平卷积

5、分组卷积

二、数据获取方法

1、开源数据集

2、外包平台

3、自己采集和表注

4. 通过网络爬虫获取

三、模型

1、模型训练

数据增强

好处

方法

2、模型验证

3、测试

一、卷积扩展

1、反卷积

卷积是对输入图像及进行特征提取，这样会导致尺寸会越变越小，而反卷积是进行相反操作。并不会完全还原到跟输入图一样，只是保证了与输入图像尺寸一致，主要用于向上采样。从数学上看，反卷积相当于是将卷积核转换为稀疏矩阵后进行转置计算。也被称为转置卷积。

如图，在2x2的输入图像上使用【步长1、边界全0填充】的3x3卷积核，进行转置卷积（反卷积）计算，向上采样后输出的图像大小为4x4

2、膨胀卷积

为扩大感受野，在卷积核的元素之间插入空格“膨胀”内核，形成空洞卷积，并用膨胀率参数L表示要扩大内核的范围，即在内核元素之间插入L-1个空格。当L=1时，内核元素之间没有插入空格，变为标准卷积。图中是L=2的空洞卷积。

关键API：

dilation=2, #膨胀卷积，在卷积核元素之间插入空洞

示例：

import torch.nn as nn
import torch
​
def test01():input = torch.randn(1, 3, 224, 224)conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=128,kernel_size=3,stride=1,dilation=2, #膨胀卷积，在卷积核元素之间插入空洞)out = conv(input)print(out.shape)
if __name__ == '__main__':test01()#输出：
#torch.Size([1, 128, 220, 220])
​

3、可分离卷积

（1）大幅降低计算复杂度

（2）减少参数量，防止过拟合

（3）保持/增强模型表达能力

  • 解耦空间与通道特征学习：

    • 深度卷积：独立处理每个通道的空间特征（如边缘、纹理）

    • 逐点卷积：专注通道间的关系组合（如颜色、语义关联）

  • 实际效果：

    • 在轻量级网络（如MobileNet）中，精度损失通常小于5%

    • 某些场景下因减少过拟合反而提升泛化能力

1.空间可分离卷积

空间可分离卷积是将卷积核分解为两项独立的核分别进行操作。在数学中我们可以将矩阵分解：

$$
\left[ \begin{matrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{matrix} \right]= \left[ \begin{matrix} 1 \\ 2 \\ 1 \end{matrix} \right]\times \left[ \begin{matrix} -1 & 0 & 1 \end{matrix} \right]
$$

所以对3x3的卷积核，我们同样可以拆分成 3x1 和 1x3 的两个卷积核，对其进行卷积，且采用可分离卷积的计算量比标准卷积要少。

关键API：

 kernel_size=(3,1)#垂直卷积 提取垂直方向特征kernel_size=(1,3)#水平卷积 提取水平方向特征

示例：

import torch
import torch.nn as nn
​
def test01():input_map = torch.randn(1, 1, 7, 7)conv = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,)out = conv(input_map)print(out.shape)
​
def test02():input_map = torch.randn(1, 1, 7, 7)conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=(3,1), #垂直卷积 提取垂直方向特征stride=1,)out = conv1(input_map)print(out.shape)conv2 = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=(1,3), #水平卷积 提取水平方向特征stride=1,)out = conv2(out)print(out.shape)
if __name__ == '__main__':test01()test02()

2.深度可分离卷积

深度可分离卷积由两部组成：深度卷积核1\times1卷积

示例：

import torch
import torch.nn as nn
​
def test01():imput_map = torch.randn((1, 8, 7, 7))# 8*8*3*3=576conv = nn.Conv2d(in_channels=8,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,)out = conv(imput_map)print(out.shape)
​
def test02():imput_map = torch.randn((1, 8, 7, 7))# 8*1*3*3=72conv = nn.Conv2d(in_channels=8,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,groups=8,  #分组)# 8*8*1*1=64conv1 = nn.Conv2d(in_channels=8,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,)x = conv(imput_map)out = conv1(x)print(out.shape)
​
if __name__ == '__main__':test01()test02()

4、扁平卷积

扁平卷积是将标准卷积拆分成为3个1x1的卷积核，然后再分别对输入层进行卷积计算。

  • 标准卷积参数量XYC，计算量为MNCXY

  • 拆分卷积参数量(X+Y+C)，计算量为MN(C+X+Y)

5、分组卷积

下图中卷积核被分成两个组，前半部负责处理前半部的输入层，后半部负责后半部的输入层，最后将结果组合。

分组卷积中：

  1. 输入通道被划分为若干组。

  2. 每组通道只与对应的卷积核计算。

  3. 不同组之间互相独立，卷积核不共享

示例：

import torch
import torch.nn as nn
​
def test01():input_map = torch.randn(1, 128, 32, 32)conv = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=64,kernel_size=3,stride=1,groups=8 #分组
​)out = conv(input_map)name_par=conv.named_parameters()#输出两个参数张量权重参数 (weight)、偏置参数 (bias)for name, param in name_par:print(name, param.shape)
​
if __name__ == '__main__':test01()

二、数据获取方法

  • 分类数据：图像分类，一般是以目录的形式分开

  • 标注数据：目标检测和图像分割，是有标注数据的

1、开源数据集

免费，成本低

  1. PyTorch： Datasets — Torchvision 0.23 documentation

  2. kaggle数据集下载网址：Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle

  3. Hugging Face数据集：https://huggingface.co/datasets

  4. 各种网站：

    Computer Vision Datasets

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/648720525

    极市开发者平台-计算机视觉算法开发落地平台-极市科技

2、外包平台

效果好，成本高

外包平台(Amazon Mechanical Turk，阿里众包，百度数据众包,京东微工等)

3、自己采集和表注

质量高、效率低、成本高。

labelimg、labelme工具的使用。

pip install labelimg

4. 通过网络爬虫获取

爬虫工具

读取数据集示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.datasets import MNIST,ImageFolder
​
#读取官方数据集
MNIST_train = MNIST('./data',train=True,download=True)
class_to_index = MNIST_train.class_to_idx
classes = MNIST_train.classes
index_to_class={v:k for k,v in class_to_index.items()}
# 通过字典推导式，将`class_to_index`字典的键值对反转，创建一个新的字典`index_to_class`，它将整数索引映射回类别名称。
print(index_to_class)
print(classes)
print(class_to_index)
print(index_to_class)
print("-"*30)
​
#读取自定义数据集方式
imagFolder_train = ImageFolder(root='./data/flower/train',transform=None)
print(imagFolder_train.class_to_idx)

三、模型

1、模型训练

  1. 数据准备阶段

    • 定义数据转换(transform)：

      • 转换为Tensor格式

      • 数据标准化(使用MNIST的均值和标准差)

      • 调整图像尺寸为32x32

    • 加载MNIST训练数据集

    • 创建DataLoader(批量大小32，打乱数据)

  2. 模型和设备设置

    • 检测并使用可用的设备(优先GPU)

    • 初始化自定义的NumberModel模型并移至设备

  3. 训练配置

    • 设置训练轮次(epochs=10)

    • 选择Adam优化器(学习率0.001)

    • 使用交叉熵损失函数(求和模式)

  4. 训练循环

    • 外层循环遍历每个epoch

    • 内层循环遍历每个batch：

      • 将数据和标签移至设备

      • 前向传播获取模型输出

      • 计算预测结果(argmax)

      • 计算准确率(累计正确预测数)

      • 计算损失值

      • 梯度清零

      • 反向传播

      • 优化器更新参数

    • 每个epoch结束后：

      • 保存模型权重

      • 记录准确率和损失到TensorBoard

      • 打印当前epoch进度和指标

  5. 监控和记录

    • 使用TensorBoard的SummaryWriter记录训练准确率

    • 控制台打印每个epoch的准确率和损失

数据增强

好处

查出更多训练数据：大幅度降低数据采集和标注成本；

提升泛化能力：模型过拟合风险降低，提高模型泛化能力

方法

  1. 随机旋转

  1. 镜像

  1. 缩放

  2. 图像模糊

  1. 裁剪

  1. 翻转

  2. 饱和度、亮度、灰度、色相

  3. 噪声、锐化、颜色反转

  1. 多样本增强

    SamplePairing操作：随机选择两张图片分别经过基础数据增强操作处理后，叠加合成一个新的样本，标签为原样本标签中的一种。

  1. ①、多样本线性插值：Mixup 标签更平滑

  1. ②、直接复制：CutMix, Cutout，直接复制粘贴样本

  1. ③、Mosic：四张图片合并到一起进行训练

API

transforms.RandomRotation(degrees=15)  # 随机旋转±15度
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)  # 水平翻转概率50%
transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)    # 垂直翻转
transforms.Resize((32, 32))  # 缩放到32x32
transforms.Lambda(lambda x: x.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1)))
#图像模糊（需要自定义）
transforms.RandomCrop(size=(28, 28), padding=4)  # 随机裁剪+边缘填充
transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1)

模型训练示例：

import torch.optim as opt
import torch.nn as nn
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from model import NumberModel
import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
​
# tensorboard可视化操作
writer = SummaryWriter()
​
​
model_path = "./weight/model.pth"
​
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),transforms.Resize((32, 32)),# # 随机旋转# transforms.RandomRotation(degrees=15),# # 反转# transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),# # 裁剪# transforms.RandomCrop(size=(28, 28), padding=4),
])
train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=False, transform=transform)
​
data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
​
# 设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = NumberModel().to(device)
​
# 轮次
epochs = 10
# 优化器
optimizer = opt.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(reduction="sum")
​
model.train()
​
for epoch in range(epochs):acc_total = 0loss_total = 0for batch_idx, (data, target) in enumerate(data_loader):data, target = data.to(device), target.to(device)output = model(data)pre = torch.argmax(output, dim=1)acc_total += torch.sum(pre == target)loss = loss_fn(output, target)loss_total += lossoptimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()# 模型的保存torch.save(model.state_dict(), model_path)writer.add_scalar("acc/train", acc_total / len(train_dataset), epoch)print(f"{epoch+1}/{epochs}------>acc:{acc_total / len(train_dataset)}------>losss:{loss_total / len(train_dataset)}")

2、模型验证

  1. 数据准备阶段

    • 定义与训练集相同的数据转换(transform)：

      • 转换为Tensor格式

      • 使用相同的标准化参数(均值0.1307，标准差0.3081)

      • 调整图像尺寸为32x32(与训练时一致)

    • 加载MNIST测试数据集(train=False)

    • 创建验证DataLoader(批量大小32，不打乱数据)

  2. 模型加载和设置

    • 检测并使用可用的设备(与训练时一致，优先GPU)

    • 初始化模型结构(NumberModel)

    • 加载训练好的模型权重(model.pth)

    • 将模型移至设备

    • 设置模型为评估模式(net.eval())

  3. 验证过程

    • 使用torch.no_grad()上下文管理器(禁用梯度计算，节省内存)

    • 遍历验证集所有batch：

      • 将数据和标签移至设备

      • 前向传播获取模型输出

      • 计算预测结果(argmax)

      • 累计正确预测数

    • 计算并打印整体准确率(正确预测数/验证集总样本数)

示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from model import NumberModel
​
​
tf = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),transforms.Resize((32, 32)),
])
​
val_data = MNIST(root='./data',train=False,transform=tf,download=False
)
​
val_loader = DataLoader(dataset=val_data,batch_size=32,shuffle=False,
)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
net = NumberModel()
# 加载预训练好的权重参数
model_path = "./weight/model.pth"
net.load_state_dict(torch.load(model_path))
net.to(device)
net.eval()
​
with torch.no_grad():acc_total = 0for idx, (data, target) in enumerate(val_loader):data = data.to(device)target = target.to(device)out = net(data)pre = torch.argmax(out, dim=1)acc_total += torch.sum(pre == target)# print(f'第{idx+1}批次的准确率：{acc_total.item() / len(val_data)}')print(f'总准确率：{acc_total.item() / len(val_data)}')

3、测试

from model import NumberModel
import torch
import cv2 as cv
import numpy as np
model = NumberModel() # 初始化模型结构
model.load_state_dict(torch.load("./weight/model.pth"))# 加载预训练权重
img = cv.imread("./image/0.jpg")
print(img.shape)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 转为灰度图（单通道）
print(img.shape)
img = cv.resize(img, (32, 32))
print(img.shape)
img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0)# 增加批次和通道维度
print(img.shape)
out = model(img)# 前向传播，输出预测logits
print(out)
print(out.argmax(dim=1))
http://www.dtcms.com/a/331303.html

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