NASNETのインポートとテスト

NASNETのインポートとテスト

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NASNETはこれまでで最も性能の良い画像分類ネットワークであり,tensorflow/modelsとyeephycho/nasnet-tensorflowは対応する訓練とテストコードを公表した.しかし、提供されるサンプルコードは1つのコマンドラインにすぎず、パッケージの程度が高すぎて、理解と自分でテストするのに不便です.できる限り少ないpythonコードを用いた自己テストを実現するために,本人はソースコードを調べ,GitHub上で関連問題を検索し,ついにこの問題を解決した.

インプリメンテーション

まず必要なライブラリ

をインポートする.

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' #  import tensorflow warning

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import tensorflow as tf
import scipy.io
import skimage.transform

2.次にclone models/research/slim/サブディレクトリで、前の文書で簡単に説明した方法で、pythonシステムパスにファイルのパスを追加します.

import sys
nets_path = r'...\slim'
sys.path.insert(0,nets_path)

from nets.nasnet import nasnet

slim = tf.contrib.slim

3.slim/datasetsに既存のコードを利用してimageenet labelを生成する

from datasets import imagenet
labels = imagenet.create_readable_names_for_imagenet_labels()

ここのlabelは1001クラスであり、通常は1000クラスであるべきであることに気づいた.これはinceptionなど多くのモデルに対して,その設計者がわざわざ「0:background」,すなわちすべての既存カテゴリに対応する数値を1つ加えたためである.これはlabelsの具体的なコンテンツ検証を表示することによって

 >> print(len(labels))
1001
 >> print(labels)
{0: 'background', 1: 'tench, Tinca tinca', 2: 'goldfish, Carassius auratus', 3: 'great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias', 4: 'tiger shark, Galeocerdo cuvieri', 5: 'hammerhead, hammerhead shark', 6: 'electric ray, crampfish, numbfish, torpedo',...

imagenetの1000種類に対応するカテゴリはそれぞれ

tench, Tinca tinca
goldfish, Carassius auratus
great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias
tiger shark, Galeocerdo cuvieri
hammerhead, hammerhead shark
electric ray, crampfish, numbfish, torpedo

1001クラスは確かに0に背景クラスが多くなっただけであることがわかる.nasnetプリトレーニングモデルをインポートします.これは、mobileとlargeの2つの形式でnasnet checkpointファイルを事前にダウンロードする必要があります.次のmobileのインポート(largeモデルをインポートするには、すべてのmobileをlargeに変更する必要があります)

ckpt_path = r'...
asnet-a_mobile_04_10_2017\model.ckpt'

tf.reset_default_graph()
x = tf.placeholder(tf.float32,shape = [None,224,224,3],name = 'im')
# mobile input shape (224,224,3)，large (331,331,3)， slim/nets/nasnet/nasnet.py 
mean = tf.constant([[[[ 123.68/255,  116.779/255,  103.939/255]]]],name = 'im_mean',dtype = tf.float32) # [0,1]
x1 = tf.subtract(x,mean)

slim.get_or_create_global_step() # 
with slim.arg_scope(nasnet.nasnet_mobile_arg_scope()):
    net,endpoints = nasnet.build_nasnet_mobile(images = x1,num_classes = 1000 + 1)
    pass

saver = tf.train.Saver()
sess = tf.InteractiveSession()

saver.restore(sess,ckpt_path)

prob = tf.nn.softmax(net,axis = 1)
y = tf.argmax(prob,axis = 1)

5.テスト

y0 = sess.run(y,{x:np.expand_dims(im,0)})[0]
print(y0,labels[y0])

まとめ

実際にはslim/eval_image_classifier.pyに必要な情報がすべて与えられており、コードを辛抱強く読むだけで解決するのは難しくありません.