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基于深度学习的数字图像分类实验与分析

news 2025/10/14 9:53:04

基于深度学习的数字图像分类实验与分析

摘要

本文详细记录了基于深度学习的数字图像分类实验的全过程，包括实验环境搭建、数据预处理、模型选择与搭建、训练与评估等关键环节。通过基础实验、改进实验、进阶实验和补充实验四个部分，逐步深入探讨了深度学习在数字图像分类中的应用。实验结果表明，卷积神经网络（CNN）结合注意力机制在图像分类任务中表现出色，具有较高的准确率和鲁棒性。
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1. 引言

随着深度学习技术的快速发展，数字图像分类已成为计算机视觉领域的研究热点。本文通过一系列实验，系统探讨了深度学习在数字图像分类中的应用，旨在为相关领域的研究人员提供技术参考和实验指导。

2. 实验环境搭建

2.1 软件环境配置

Anaconda安装：首先下载并安装Anaconda，这是一个包含Python解释器和大量科学计算库的集成环境。安装教程参考Anaconda安装指南。
Python版本选择：安装Python 3.9版本，该版本在深度学习领域具有广泛的兼容性和稳定性。下载教程参考Python下载指南。
Python库安装：根据实验需求，安装常用的科学计算库如numpy、matplotlib等。具体安装指导参考Python库安装指南。
Torch库安装：
CPU版本：对于没有独立显卡的计算机，下载并安装CPU版本的torch库。安装指南参考Torch CPU版安装指南。
GPU版本：对于配备独立显卡的计算机，首先根据显卡驱动版本下载并安装CUDA。安装指南参考CUDA安装指南。随后下载并安装GPU版本的torch库，安装指南同上。

3. 实验内容与操作细节

3.1 基础实验一：全连接神经网络（MLP）

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3.1.1 数据预处理
数据集下载：使用animals10数据集，该数据集包含大约28K张中等质量的动物图像，分为10个类别。数据集地址：animals10数据集。
数据集划分：使用data_loader将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为7:2:1。具体实现代码如下：
python
def get_dataloaders(data_dir, batch_size=32, val_split=0.2, test_split=0.1):
full_dataset = datasets.ImageFolder(data_dir)
train_size = int((1 - val_split - test_split) * len(full_dataset))
val_size = int(val_split * len(full_dataset))
test_size = len(full_dataset) - train_size - val_size
train_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split(full_dataset, [train_size, val_size, test_size], generator=torch.Generator().manual_seed(42))
# 创建DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
return train_loader, val_loader, test_loader
3.1.2 模型搭建
全连接神经网络（MLP）：构建一个简单的MLP模型，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收展平后的图像数据，隐藏层进行加权求和和非线性转换，输出层给出分类结果。
python
class SimpleMLP(nn.Module):
def init(self, input_size, hidden_size, num_classes):
super(SimpleMLP, self).init()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

def forward(self, x):x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平图像out = self.fc1(x)out = self.relu(out)out = self.fc2(out)return out

3.1.3 训练与评估
训练过程：在训练集上训练模型，通过调整学习率等超参数，让模型在测试集上展示最佳性能。训练30个epoch，测试集准确率约为0.4。

3.2 改进实验二：卷积神经网络（CNN）

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3.2.1 数据预处理
数据筛选：从十种动物数据中筛选出牛、羊、马、狗、猫、象、鸡等特定类别的图像进行训练、验证和测试。实现代码如下：
python
class FilteredImageFolder(datasets.ImageFolder):
def init(self, root, classes, transform=None):
super(FilteredImageFolder, self).init(root, transform)
self.classes = classes
self.imgs = [img for img in self.imgs if img[1] in self.classes]
3.2.2 模型搭建
卷积神经网络（CNN）：将全连接网络改为CNN网络，增加卷积层和池化层以提取图像中的空间特征。
python
class SimpleCNN(nn.Module):
def init(self, num_classes):
super(SimpleCNN, self).init()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu = nn.ReLU()
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc = nn.Linear(32 * 56 * 56, num_classes) # 假设输入图像大小为224x224

def forward(self, x):out = self.conv1(x)out = self.relu(out)out = self.pool(out)out = self.conv2(out)out = self.relu(out)out = self.pool(out)out = out.view(out.size(0), -1)  # 展平特征图out = self.fc(out)return out

3.2.3 训练与评估
可视化训练过程：在训练过程中记录损失和准确率，并使用matplotlib进行可视化。15个epoch后，测试集准确率显著提升。

3.3 进阶实验三：数据增强与高级模型

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3.3.1 数据预处理
数据增强：加入裁剪、旋转、模糊、高斯噪声、遮挡等噪声进行数据增强，以提高模型的泛化能力。
python
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.8, 1.0)), # 裁剪
transforms.RandomRotation(15), # 旋转
transforms.ColorJitter(brightness=0.1, contrast=0.1, saturation=0.1, hue=0.1), # 色彩抖动
transforms.GaussianBlur(kernel_size=(5, 9), sigma=(0.1, 2.0)), # 模糊
transforms.RandomErasing(p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0, inplace=False), # 遮挡
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 归一化
])
3.3.2 模型搭建
ResNet与注意力机制：使用ResNet-18作为特征提取器，并在其输出特征图上应用通道注意力机制。
python
class ChannelAttention(nn.Module):
def init(self, in_planes, ratio=16):
super(ChannelAttention, self).init()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

    self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(in_planes, in_planes // ratio),nn.ReLU(),nn.Linear(in_planes // ratio, in_planes))def forward(self, x):b, c, _, _ = x.size()avg_out = self.fc(self.avg_pool(x).view(b, c))max_out = self.fc(self.max_pool(x).view(b, c))out = avg_out + max_outreturn torch.sigmoid(out).view(b, c, 1, 1)

class ResNetWithAttention(nn.Module):
def init(self, num_classes):
super(ResNetWithAttention, self).init()
self.resnet = models.resnet18(pretrained=False)
self.attention = ChannelAttention(512) # ResNet-18最后一层特征图通道数为512
self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

def forward(self, x):x = self.resnet.conv1(x)x = self.resnet.bn1(x)x = self.resnet.relu(x)x = self.resnet.maxpool(x)x = self.resnet.layer1(x)x = self.resnet.layer2(x)x = self.resnet.layer3(x)x = self.resnet.layer4(x)attention_weights = self.attention(x)x = x * attention_weightsx = self.resnet.avgpool(x)x = torch.flatten(x, 1)x = self.fc(x)return x

3.3.3 训练与评估
实验结果对比：通过对比不同模型在15个epoch后的测试集准确率，发现结合注意力机制的ResNet模型性能显著优于简单MLP和CNN模型。

3.4 补充实验四：迁移实验

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3.4.1 迁移到MNIST手写数字识别
数据集加载：使用torchvision提供的MNIST数据集类，简化数据集加载和预处理过程。
python
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
train_dataset = datasets.MNIST(root=‘./data’, train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root=‘./data’, train=False, download=True, transform=transform)
3.4.2 模型迁移与调整
模型调整：将之前训练的模型结构稍作调整，以适应MNIST数据集的输入尺寸和类别数。通过迁移学习，快速适应新的图像分类任务。