Python Pytorch学习之图像检索实践

Python Pytorch学习之图像检索实践攻略

简介

本文将介绍 PyTorch 在图像检索中的应用。我们将使用 PyTorch 框架实现图片检索功能，并对实现过程进行详细的讲解。

首先，让我们来了解一下图像检索的基本知识：
- 图像检索是一种通过查询图片库来查找与给定查询图像相似的图像的技术。
- 图像检索可以被应用于许多领域中，如商业、医学等。

实现步骤

本文的实现过程主要分为以下几个步骤：

1. 构建数据集

在实现图像检索之前，我们需要构建一个数据集。这个数据集包括了两个部分：训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的性能。

本文以 CIFAR-10 数据集为例进行演示。

2. 数据预处理

数据预处理是一个重要的步骤。在本文中，我们将对数据进行以下处理：
- 对图片进行裁剪和缩放
- 对图片进行标准化

3. 构建模型

在 PyTorch 中，我们可以使用预训练的模型来实现图片检索。我们将使用 ResNet-18 来进行演示。

4. 训练模型

在训练模型前，我们需要进行以下步骤：
- 定义损失函数
- 定义优化器

5. 测试模型

在测试模型前，我们需要进行以下步骤：
- 定义评价指标
- 加载模型和数据

6. 图像检索

在完成以上步骤后，我们可以进行图像检索。具体实现方式如下：
- 对查询图像进行预处理
- 使用训练好的模型进行特征提取
- 计算和库中所有图片的特征距离
- 返回距离最小的图片

示例

接下来，我们将通过两个示例来说明图像检索的实现过程。

示例一：图像分类

我们首先需要下载 CIFAR-10 数据集。使用以下命令下载数据集：

from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize(256),
     transforms.CenterCrop(224),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)

然后，我们可以使用 ResNet-18 直接进行训练和测试。具体代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models
from torch.utils.data import DataLoader

# 为 GPU 设置随机种子以保证结果的一致性
torch.manual_seed(0)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed(0)

# 加载模型
resnet = models.resnet18(pretrained=True)

# 修改最后一层输出大小 为 10 类
num_ftrs = resnet.fc.in_features
resnet.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(resnet.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):  # 多次循环遍历数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        # 前向 + 反向 + 优化
        outputs = resnet(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:  # 每 2000 批次打印一次平均 loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data

        # 将输入沿着一个轴上重复指定的次数
        images = torch.cat([images]*3, dim=1)

        outputs = resnet(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

示例二：图像检索

在本示例中，我们将演示如何使用预训练的模型进行图像检索。

首先，我们需要加载一些库：

# 加载必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms

import numpy as np
import os
import glob
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将加载训练集和测试集。我们将使用 NUS-WIDE 数据集进行演示。

trainset = datasets.ImageFolder(root='./train', transform=transform)
testset = datasets.ImageFolder(root='./test', transform=transform)

然后，我们将使用 ResNet-18 进行训练。

# train model
use_pretrain = True
resnet = models.resnet18(pretrained=use_pretrain)
num_ftrs = resnet.fc.in_features
resnet.fc = nn.Linear(num_ftrs, len(trainset.classes))

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 构建 optimizer
optimizer = optim.Adam(resnet.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)

# 训练
for epoch in range(num_epochs):
    if (epoch+1) % epoch_interval == 0:
        result = test(resnet, testloader)
        print("=== epoch: {} ===\n{}".format(epoch+1, result))

    for step, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
        inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
        optimizer.zero_grad()

        outputs = resnet(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

接下来，我们将训练好的模型用于图像检索：

def get_feature(model, loader):
    feature_list, label_list = [], []
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for x, y in loader:
            x, y = x.cuda(), y.cuda()
            features = model(x).cpu().numpy()
            label_list.extend(y.cpu().numpy())
            feature_list.extend(features)
    feature_list = np.array(feature_list)
    label_list = np.array(label_list)
    return feature_list, label_list

def retrieval(model, query_path, database_dir, transform):
    model.eval()
    query = Image.open(query_path)
    query_tensor = transform(query).unsqueeze(0)
    query_feature = model(query_tensor.cuda()).detach().cpu().numpy()
    print("query tensor shape: ", query_tensor.shape)
    print("query feature shape: ", query_feature.shape)

    # extract database features
    fnames = glob.glob(os.path.join(database_dir, "*.jpg"))
    data = ImageFolder(root=database_dir, transform=transform)
    loader = DataLoader(data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=0)
    db_features, db_labels = get_feature(model, loader)

    # compute similarity bewteen query and database
    scores = np.dot(query_feature, db_features.T)
    rank_ID = np.argsort(-scores)
    ranked = [fnames[index] for i, index in enumerate(rank_ID[0])]
    ranked_scores = [scores[0][index] for i, index in enumerate(rank_ID[0])]
    return ranked, ranked_scores

在以上两个示例中，我们分别演示了使用 PyTorch 实现图像分类和图像检索的过程，其中图像分类使用的数据集为 CIFAR-10，图像检索使用的数据集为 NUS-WIDE，具体代码可以根据示例进行实现。