2017年11月12日日曜日

Fine tuning (VGG16モデル) (Keras + Jupyter Notebook + tensorflow)

概要

Keras公式サイトの　
をやってみる。
少ないサンプルからディープラーニングで優位なモデルを作る。
ステップとしては、
  • スクラッチで作る。
  • bottleneck featureで学習済みモデル使う
  • Fine tuningを使う

画像の用意

まず、クラス分けする画像の用意をする。今回は猫と犬のクラス分け。
kaggleからcats and dogsのデータをダウンロードする。このデータセットは25000枚あるが、今回は少ないデータセットでのモデル構築が目的なので、トレーニングデータとしてcats, dogs 1000枚ごと、テストデータとして400枚ごと取り出してフォルダに分ける。

- cats_and_dogs_1000
  - train
    - cats (1000枚)
    - dogs (1000枚)
  - validation
    - cats (400枚)
    - dogs (400枚)

切り分けたコマンド
<code>
ll dog* | head -1000 | awk '{print $9}' | xargs -i cp -p {} ../../cats_and_dogs_1000/train/dogs/
ll cat* | head -1000 | awk '{print $9}' | xargs -i cp -p {} ../../cats_and_dogs_1000/train/cats/
ll dog* | tail -400 | awk '{print $9}' | xargs -i cp -p {} ../../cats_and_dogs_1000/validation/dogs/
ll cat* | tail -400 | awk '{print $9}' | xargs -i cp -p {} ../../cats_and_dogs_1000/validation/cats/
<code>

前処理とデータ増加

画像を少し加工しながらデータを増やす。これには過学習を防いでモデルを、一般化する効果があるらしい。
Kerasでは　keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator class　を使ってこれを実現できる。

必要なライブラリのインポート
<code>
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras import backend as K
<code>

画像増やす。
<code>
# this is the augmentation configuration we will use for testing:
# only rescaling
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')
<code>

スクラッチの畳み込み演算トレーニング



<code>
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
<code>

正解率は以下のようになった。

Epoch 50/50
125/125 [==============================] - 13s - loss: 0.4843 - acc: 0.7900 - val_loss: 0.4923 - val_acc: 0.7950



Bottleneck feature



学習済みモデルの最終層を削除して、そのモデルを特徴抽出として使うことをbottleneck featureと呼ぶらしい

ここはよく理解できなかったのでスキップ















Fine Tuning





最後に、FineTuningで予測して見る。



ステップとして




    

  • VGG16モデルを読み出して、パラメータをロードする。
    • 

  • 前で作ったモデルをトップに積んで、パラメータをロードする。
    • 

  • VGG16の層をfreezeする。
    • 

  • モデルのコンパイル
    • 

  • トレーニング
    • 






必要なKerasのクラスロード

<code>

from keras import applications

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from keras import optimizers

from keras.models import Model

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense

<code>



使用する変数の定義

<code>

# path to the model weights files.

weights_path = '../keras/examples/vgg16_weights.h5'

top_model_weights_path = 'bottleneck_fc_model.h5'

# dimensions of our images.

img_width, img_height = 150, 150



train_data_dir = 'images/cats_and_dogs_1000/train'

validation_data_dir = 'images/cats_and_dogs_1000/validation'

nb_train_samples = 2000

nb_validation_samples = 800

epochs = 50

batch_size = 16

<code>



VGG16モデルをロードして、bottleneck featureで作成したモデルをトップに積む。

<code>

# build the VGG16 network

base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top= False, input_shape=(150, 150, 3))

print('Model loaded.')



# build a classifier model to put on top of the convolutional model

top_model = Sequential()

top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:]))

top_model.add(Dense(256, activation='relu'))

top_model.add(Dropout(0.5))

top_model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))



# note that it is necessary to start with a fully-trained

# classifier, including the top classifier,

# in order to successfully do fine-tuning

top_model.load_weights(top_model_weights_path)



# add the model on top of the convolutional base

# model.add(top_model)

model = Model(input= base_model.input, output= top_model(base_model.output))

<code>



最初の２５レイヤーはパラメータをアップデートしないようにする。

<code>

# set the first 25 layers (up to the last conv block)

# to non-trainable (weights will not be updated)

for layer in model.layers[:25]:

    layer.trainable = False

<code>



モデルのコンパイル

<code>

# compile the model with a SGD/momentum optimizer

# and a very slow learning rate.

model.compile(loss='binary_crossentropy',

              optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9),

              metrics=['accuracy'])

<code>



画像データの用意

<code>

# prepare data augmentation configuration

train_datagen = ImageDataGenerator(

    rescale=1. / 255,

    shear_range=0.2,

    zoom_range=0.2,

    horizontal_flip=True)



test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)



train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

    train_data_dir,

    target_size=(img_height, img_width),

    batch_size=batch_size,

    class_mode='binary')



validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(

    validation_data_dir,

    target_size=(img_height, img_width),

    batch_size=batch_size,

    class_mode='binary')

<code>



モデルの学習

<code>

# fine-tune the model

model.fit_generator(

    train_generator,

    samples_per_epoch=nb_train_samples,

    epochs=epochs,

    validation_data=validation_generator,

    nb_val_samples=nb_validation_samples)

<code>



 結果は以下のようになり、精度が上がったことが確認できた。




Epoch 50/50
125/125 [==============================] - 151s - loss: 0.5791 - acc: 0.9250 - val_loss: 1.1987 - val_acc: 0.8813





参考























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