TransXNet实战：使用TransXNet实现图像分类任务（一）

本文主要是介绍TransXNet实战：使用TransXNet实现图像分类任务（一），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

摘要
安装包
- 安装timm
数据增强Cutout和Mixup
EMA
项目结构
计算mean和std
生成数据集

摘要

论文提出了一种名为D-Mixer的轻量级双动态TokenMixer，旨在解决传统卷积的静态性质导致的表示差异和特征融合问题。D-Mixer通过应用高效的全局注意力和输入依赖的深度卷积，分别对均匀分割的特征片段进行处理，使网络具有强大的归纳偏置和更大的有效感受野。以D-Mixer作为基本构建块，设计了新颖的混合CNN-Transformer视觉主干网络TransXNet，其性能优越。在ImageNet-1K图像分类任务中，TransXNet-T相比Swin-T在top-1准确率上提高了0.3%，同时计算成本更低。此外，TransXNet-S和TransXNet-B展示了出色的模型扩展性，分别实现了83.8%和84.6%的top-1准确率，且计算成本合理。此外，我们的网络架构在各种密集预测任务中展现出了强大的泛化能力，优于其他先进的网络结构，且计算成本更低。总之，D-Mixer和TransXNet作为一种高效且具有强大泛化能力的网络结构，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
在这里插入图片描述

这篇文章使用TransXNet完成植物分类任务，模型采用transxnet_t向大家展示如何使用TransXNet。transxnet_t在这个数据集上实现了96+%的ACC，如下图：

请添加图片描述

通过这篇文章能让你学到：

如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？
如何实现TransXNet模型实现训练？
如何使用pytorch自带混合精度？
如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？
如何使用DP多显卡训练？
如何绘制loss和acc曲线？
如何生成val的测评报告？
如何编写测试脚本测试测试集？
如何使用余弦退火策略调整学习率？
如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？
如何理解和统计ACC1和ACC5？
如何使用EMA？

如果基础薄弱，对上面的这些功能难以理解可以看我的专栏：经典主干网络精讲与实战
这个专栏，从零开始时，一步一步的讲解这些，让大家更容易接受。

安装包

安装timm

使用pip就行，命令：

pip install timm

mixup增强和EMA用到了timm

数据增强Cutout和Mixup

为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令：

pip install torchtoolbox

Cutout实现，在transforms中。

from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),Cutout(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])])

需要导入包：from timm.data.mixup import Mixup，

定义Mixup，和SoftTargetCrossEntropy

  mixup_fn = Mixup(mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',label_smoothing=0.1, num_classes=12)criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()

Mixup 是一种在图像分类任务中常用的数据增强技术，它通过将两张图像以及其对应的标签进行线性组合来生成新的数据和标签。
参数详解：

mixup_alpha (float): mixup alpha 值，如果 > 0，则 mixup 处于活动状态。

cutmix_alpha (float)：cutmix alpha 值，如果 > 0，cutmix 处于活动状态。

cutmix_minmax (List[float])：cutmix 最小/最大图像比率，cutmix 处于活动状态，如果不是 None，则使用这个 vs alpha。

如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0

prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。

switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率。

mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数（每个’batch’，‘pair’（元素对），‘elem’（元素）。

correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正

label_smoothing (float)：将标签平滑应用于混合目标张量。

num_classes (int): 目标的类数。

EMA

EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。在深度学习中的做法是保存历史的一份参数，在一定训练阶段后，拿历史的参数给目前学习的参数做一次平滑。具体实现如下：


import logging
from collections import OrderedDict
from copy import deepcopy
import torch
import torch.nn as nn_logger = logging.getLogger(__name__)class ModelEma:def __init__(self, model, decay=0.9999, device='', resume=''):# make a copy of the model for accumulating moving average of weightsself.ema = deepcopy(model)self.ema.eval()self.decay = decayself.device = device  # perform ema on different device from model if setif device:self.ema.to(device=device)self.ema_has_module = hasattr(self.ema, 'module')if resume:self._load_checkpoint(resume)for p in self.ema.parameters():p.requires_grad_(False)def _load_checkpoint(self, checkpoint_path):checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')assert isinstance(checkpoint, dict)if 'state_dict_ema' in checkpoint:new_state_dict = OrderedDict()for k, v in checkpoint['state_dict_ema'].items():# ema model may have been wrapped by DataParallel, and need module prefixif self.ema_has_module:name = 'module.' + k if not k.startswith('module') else kelse:name = knew_state_dict[name] = vself.ema.load_state_dict(new_state_dict)_logger.info("Loaded state_dict_ema")else:_logger.warning("Failed to find state_dict_ema, starting from loaded model weights")def update(self, model):# correct a mismatch in state dict keysneeds_module = hasattr(model, 'module') and not self.ema_has_modulewith torch.no_grad():msd = model.state_dict()for k, ema_v in self.ema.state_dict().items():if needs_module:k = 'module.' + kmodel_v = msd[k].detach()if self.device:model_v = model_v.to(device=self.device)ema_v.copy_(ema_v * self.decay + (1. - self.decay) * model_v)

加入到模型中。

#初始化
if use_ema:model_ema = ModelEma(model_ft,decay=model_ema_decay,device='cpu',resume=resume)# 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights
def train():optimizer.step()if model_ema is not None:model_ema.update(model)# 将model_ema传入验证函数中
val(model_ema.ema, DEVICE, test_loader)

针对没有预训练的模型，容易出现EMA不上分的情况，这点大家要注意啊！

项目结构

TransXNet_Demo
├─data1
│  ├─Black-grass
│  ├─Charlock
│  ├─Cleavers
│  ├─Common Chickweed
│  ├─Common wheat
│  ├─Fat Hen
│  ├─Loose Silky-bent
│  ├─Maize
│  ├─Scentless Mayweed
│  ├─Shepherds Purse
│  ├─Small-flowered Cranesbill
│  └─Sugar beet
├─models
│  ├─__init__.py
│  └─transxnet.py
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─train.py
└─test.py

mean_std.py：计算mean和std的值。
makedata.py：生成数据集。
ema.py：EMA脚本
train.py:训练RevCol模型
models：来源官方代码，对面的代码做了一些适应性修改。

计算mean和std

为了使模型更加快速的收敛，我们需要计算出mean和std的值，新建mean_std.py,插入代码：

from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transformsdef get_mean_and_std(train_data):train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,pin_memory=True)mean = torch.zeros(3)std = torch.zeros(3)for X, _ in train_loader:for d in range(3):mean[d] += X[:, d, :, :].mean()std[d] += X[:, d, :, :].std()mean.div_(len(train_data))std.div_(len(train_data))return list(mean.numpy()), list(std.numpy())if __name__ == '__main__':train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())print(get_mean_and_std(train_dataset))

数据集结构：

运行结果：

([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])

把这个结果记录下来，后面要用！

生成数据集

我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的

data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet

pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式，格式是

├─data
│  ├─val
│  │   ├─Black-grass
│  │   ├─Charlock
│  │   ├─Cleavers
│  │   ├─Common Chickweed
│  │   ├─Common wheat
│  │   ├─Fat Hen
│  │   ├─Loose Silky-bent
│  │   ├─Maize
│  │   ├─Scentless Mayweed
│  │   ├─Shepherds Purse
│  │   ├─Small-flowered Cranesbill
│  │   └─Sugar beet
│  └─train
│      ├─Black-grass
│      ├─Charlock
│      ├─Cleavers
│      ├─Common Chickweed
│      ├─Common wheat
│      ├─Fat Hen
│      ├─Loose Silky-bent
│      ├─Maize
│      ├─Scentless Mayweed
│      ├─Shepherds Purse
│      ├─Small-flowered Cranesbill
│      └─Sugar beet

新增格式转化脚本makedata.py,插入代码：

import glob
import os
import shutilimage_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):print('true')#os.rmdir(file_dir)shutil.rmtree(file_dir)#删除再建立os.makedirs(file_dir)
else:os.makedirs(file_dir)from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]file_class=os.path.join(train_root,file_class)if not os.path.isdir(file_class):os.makedirs(file_class)shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)for file in val_files:file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]file_class=os.path.join(val_root,file_class)if not os.path.isdir(file_class):os.makedirs(file_class)shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)

完成上面的内容就可以开启训练和测试了。

这篇关于TransXNet实战：使用TransXNet实现图像分类任务（一）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！