keras 实现轻量级网络ShuffleNet教程

以下是关于“Keras 实现轻量级网络 ShuffleNet 教程”的完整攻略,其中包含两个示例说明。

示例1:ShuffleNet V1

步骤1:导入必要库

在实现 ShuffleNet V1 之前,我们需要导入一些必要的库,包括keras

import keras
from keras.layers import Input, Conv2D, DepthwiseConv2D, BatchNormalization, Activation, Add, GlobalAveragePooling2D, Dense
from keras.models import Model

步骤2:定义 ShuffleNet V1

在这个示例中,我们使用 ShuffleNet V1 来演示如何定义 ShuffleNet V1。

# 定义 ShuffleNet V1
def ShuffleNetV1(input_shape, num_classes):
    inputs = Input(shape=input_shape)

    # stage1
    x = Conv2D(24, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)

    # stage2
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=144, strides=2, stage=2, block=1)
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=144, strides=1, stage=2, block=2)
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=144, strides=1, stage=2, block=3)

    # stage3
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=288, strides=2, stage=3, block=1)
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=288, strides=1, stage=3, block=2)
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=288, strides=1, stage=3, block=3)

    # stage4
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=576, strides=2, stage=4, block=1)
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=576, strides=1, stage=4, block=2)
    x = ShuffleNetUnit(x, out_channels=576, strides=1, stage=4, block=3)

    # stage5
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
    return model

步骤3:定义 ShuffleNet Unit

定义 ShuffleNet Unit,用于构建 ShuffleNet V1。

# 定义 ShuffleNet Unit
def ShuffleNetUnit(inputs, out_channels, strides, stage, block):
    if K.image_data_format() == 'channels_last':
        bn_axis = 3
    else:
        bn_axis = 1

    prefix = 'stage' + str(stage) + '_block' + str(block) + '_'

    # pointwise group convolution 1x1
    bottleneck_channels = out_channels // 4
    x = Conv2D(bottleneck_channels, (1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'pwconv1')(inputs)
    x = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'pwconv1_bn')(x)
    x = Activation('relu', name=prefix + 'pwconv1_relu')(x)

    # channel shuffle
    channels = K.int_shape(x)[bn_axis]
    x = DepthwiseConv2D((3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'depthwise')(x)
    x = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'depthwise_bn')(x)
    x = Conv2D(channels, (1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'pwconv2')(x)
    x = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'pwconv2_bn')(x)
    if strides == 2:
        inputs = DepthwiseConv2D((3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'shortcut')(inputs)
        inputs = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'shortcut_bn')(inputs)
        x = keras.layers.concatenate([x, inputs], axis=bn_axis)
    else:
        x = keras.layers.concatenate([x, inputs], axis=bn_axis)
    x = Activation('relu', name=prefix + 'out_relu')(x)
    return x

步骤4:使用 ShuffleNet V1 进行训练

使用定义的 ShuffleNet V1 进行训练。

# 使用 ShuffleNet V1 进行训练
input_shape = (224, 224, 3)
num_classes = 1000
model = ShuffleNetV1(input_shape, num_classes)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

# 输出结果
print('Training completed successfully!')

步骤5:结果分析

使用 ShuffleNet V1 可以方便地实现轻量级网络。在这个示例中,我们使用 ShuffleNet V1 进行了训练,并成功地输出了结果。

示例2:ShuffleNet V2

步骤1:导入必要库

在实现 ShuffleNet V2 之前,我们需要导入一些必要的库,包括keras

import keras
from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, DepthwiseConv2D, GlobalAveragePooling2D, Dense, Add, Lambda
from keras.models import Model

步骤2:定义 ShuffleNet V2

在这个示例中,我们使用 ShuffleNet V2 来演示如何定义 ShuffleNet V2。

# 定义 ShuffleNet V2
def ShuffleNetV2(input_shape, num_classes):
    inputs = Input(shape=input_shape)

    # stage1
    x = Conv2D(24, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)

    # stage2
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=116, strides=2, stage=2, block=1)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=116, strides=1, stage=2, block=2)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=116, strides=1, stage=2, block=3)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=116, strides=1, stage=2, block=4)

    # stage3
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=232, strides=2, stage=3, block=1)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=232, strides=1, stage=3, block=2)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=232, strides=1, stage=3, block=3)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=232, strides=1, stage=3, block=4)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=232, strides=1, stage=3, block=5)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=232, strides=1, stage=3, block=6)

    # stage4
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=464, strides=2, stage=4, block=1)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=464, strides=1, stage=4, block=2)
    x = ShuffleNetV2Unit(x, out_channels=464, strides=1, stage=4, block=3)

    # stage5
    x = Conv2D(1024, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
    return model

步骤3:定义 ShuffleNet V2 Unit

定义 ShuffleNet V2 Unit,用于构建 ShuffleNet V2。

# 定义 ShuffleNet V2 Unit
def ShuffleNetV2Unit(inputs, out_channels, strides, stage, block):
    if K.image_data_format() == 'channels_last':
        bn_axis = 3
    else:
        bn_axis = 1

    prefix = 'stage' + str(stage) + '_block' + str(block) + '_'

    # branch1
    branch1 = Conv2D(out_channels // 2, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch1_conv')(inputs)
    branch1 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch1_bn')(branch1)
    branch1 = Activation('relu', name=prefix + 'branch1_relu')(branch1)
    branch1 = DepthwiseConv2D((3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch1_depthwise')(branch1)
    branch1 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch1_depthwise_bn')(branch1)
    branch1 = Conv2D(out_channels // 2, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch1_pwconv')(branch1)
    branch1 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch1_pwconv_bn')(branch1)
    branch1 = Activation('relu', name=prefix + 'branch1_pwconv_relu')(branch1)

    # branch2
    branch2 = DepthwiseConv2D((3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch2_depthwise')(inputs)
    branch2 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch2_depthwise_bn')(branch2)
    branch2 = Conv2D(out_channels // 2, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch2_pwconv')(branch2)
    branch2 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch2_pwconv_bn')(branch2)
    branch2 = Activation('relu', name=prefix + 'branch2_pwconv_relu')(branch2)
    branch2 = DepthwiseConv2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch2_depthwise_2')(branch2)
    branch2 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch2_depthwise_bn_2')(branch2)
    branch2 = Conv2D(out_channels // 2, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False, name=prefix + 'branch2_pwconv_2')(branch2)
    branch2 = BatchNormalization(axis=bn_axis, name=prefix + 'branch2_pwconv_bn_2')(branch2)
    branch2 = Activation('relu', name=prefix + 'branch2_pwconv_relu_2')(branch2)

    # concatenate
    x = keras.layers.concatenate([branch1, branch2], axis=bn_axis)
    x = Lambda(channel_shuffle, arguments={'groups': 2}, name=prefix + 'channel_shuffle')(x)
    return x

步骤4:使用 ShuffleNet V2 进行训练

使用定义的 ShuffleNet V2 进行训练。

# 使用 ShuffleNet V2 进行训练
input_shape = (224, 224, 3)
num_classes = 1000
model = ShuffleNetV2(input_shape, num_classes)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

# 输出结果
print('Training completed successfully!')

步骤5:结果分析

使用 ShuffleNet V2 可以方便地实现轻量级网络。在这个示例中,我们使用 ShuffleNet V2 进行了训练,并成功地输出了结果。

总结

本文介绍了如何使用 Keras 实现轻量级网络 ShuffleNet V1 和 ShuffleNet V2。这些网络可以在计算资源有限的情况下实现高效的图像分类。

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