当前位置：首页 > news >正文

ResNet18模型扑克牌图片预测

news 2024/11/8 20:13:22

项目源码获取方式见文章末尾！ 600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。

《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
…

1. 项目简介

该项目旨在通过深度学习技术，使用ResNet18模型对扑克牌图像进行预测与分类。扑克牌图片分类任务属于图像识别中的一个应用场景，要求模型能够准确识别扑克牌的种类和数值。此项目通过处理大量标注好的扑克牌图片，训练模型来识别扑克牌的面值（A到K）和花色（黑桃、红桃、梅花、方片）。项目采用了ResNet18模型，这是ResNet系列模型中的一个较轻量级版本，具有更少的层数和较低的计算复杂度，适合应用于较小规模的图像分类任务。该模型通过引入残差结构，解决了深度卷积神经网络中梯度消失问题，能够有效提取图像特征并提高分类准确性。在此项目中，模型的输入为扑克牌的图片，通过预处理后输入ResNet18模型进行特征提取，最后通过全连接层输出分类结果。项目的最终目标是实现一个高效、准确的扑克牌识别模型，能够为后续的应用场景如扑克游戏自动化、视觉增强等提供技术支持。

2.技术创新点摘要

ResNet18模型的改进应用：此项目应用了ResNet18模型，它是基于深度残差网络（Residual Network）的一个较轻量级模型。相比于传统卷积神经网络（CNN），ResNet通过引入“跳跃连接”（skip connections），有效解决了随着网络深度增加，梯度消失的问题。在此基础上，项目根据扑克牌分类的需求，调整了ResNet18的输出层，使其能够适应扑克牌图像的多类别分类任务。这一调整使得模型能够灵活适应扑克牌的多分类需求（如识别面值和花色的组合），而无需设计多个单独的分类模型。

适应性池化层的使用：代码中采用了自适应平均池化层（AdaptiveAvgPool2d） ，这是一种可以自动调整输出尺寸的池化层，无需预定义输入图像尺寸。这种设计增加了模型的灵活性，使得模型能够适应不同分辨率的扑克牌图像，从而提升了模型的鲁棒性和适应能力。

数据增强策略的集成：代码在模型训练过程中使用了多种图像数据增强技术，包括旋转、翻转、缩放等。这些数据增强策略有助于增加训练数据的多样性，缓解模型过拟合问题，并提升模型对扑克牌图像中的细微特征变化（如光照、角度变化等）的鲁棒性。

在这里插入图片描述

3. 数据集与预处理

该项目使用的扑克牌图片数据集包含多种扑克牌的图像，数据集覆盖了所有52张扑克牌以及大小王，数据类别丰富，涵盖扑克牌的不同花色和面值。每张图像通过标注其对应的花色和面值，形成多类别分类问题。数据集的多样性表现为不同光照条件、角度、分辨率等多种变化，为模型训练提供了丰富的学习特征。

在数据预处理阶段，首先对图像进行了标准化处理。所有扑克牌图像被统一调整到相同的尺寸，以便于输入ResNet18模型，同时对图像像素值进行归一化，将其调整到[0, 1]的范围，确保模型训练时各特征的值域一致，便于更快速地收敛。此外，针对图像数据的特点，项目还引入了一系列数据增强技术，包括随机旋转、水平或垂直翻转、裁剪、缩放等。这些增强技术不仅增加了数据的多样性，还提升了模型对各种变换和噪声的鲁棒性。

特征工程部分则依赖于ResNet18模型的强大特征提取能力，未进行复杂的手动特征提取。ResNet18的卷积层能够自动提取扑克牌图像中的边缘、纹理、颜色等低级特征，并通过深层网络逐渐抽象为更高层次的语义特征，如扑克牌的花色和数字。通过这种方式，模型能够自动捕捉扑克牌图像中的关键信息，无需额外的特征工程。

总的来说，数据集的多样性和预处理流程为模型的准确性奠定了基础，而数据增强和归一化等预处理技术则帮助模型提高了对图像噪声和不同图像条件的适应性，最终为扑克牌分类任务提供了有力的支持。

4. 模型架构

1) 模型结构的逻辑

项目中使用了ResNet18作为基础模型。这是一个经典的卷积神经网络结构，通过引入残差网络解决了深层网络中的梯度消失问题。每一层的具体功能如下：

输入层: 接受输入的扑克牌图像，尺寸通常为 3×224×224（即RGB彩色图像）。
卷积层1: 使用卷积核大小为 7×7 的卷积操作，步幅为2，填充为3，输出特征图大小为 64×112×112，公式为： $\text{Conv1} = W_1 * X + b_1$ 其中，W1 为卷积核，X 为输入，b1 为偏置项。
批归一化层 (BatchNorm) : 对卷积输出进行归一化，加速模型收敛： $\text{BatchNorm}(x) = \gamma \cdot \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} + \beta$ 其中，μ 和 σ为均值和方差，γ和 β 为可学习参数。
激活函数 (ReLU) : 非线性激活，应用于所有卷积层后的输出： $\max(0, x)$
残差块 (Residual Block) : 这是ResNet18的核心组件。每个残差块通过跳跃连接（shortcut）将输入直接与输出相加： $y = f (x) + x$ 其中 f(x)是卷积、批归一化和ReLU操作的组合。
全局平均池化层 (Global Average Pooling) : 将特征图的空间维度池化成一个数值，输出一个1x1的特征向量。
全连接层 (Fully Connected Layer) : 进行最终分类，输出与扑克牌类别相对应的预测结果： $\text{FC} = W_{\text{fc}} \cdot \text{features} + b_{\text{fc}}$

2) 模型的整体训练流程

训练流程分为以下几个步骤：

前向传播: 将输入数据经过卷积层、激活层、池化层和全连接层，得到输出预测值。
损失计算: 使用交叉熵损失函数来计算模型输出与真实标签之间的误差： $\text{Loss} = -\sum y_i \log(p_i)$ 其中 yi是真实标签，pi是预测概率。
反向传播: 计算损失函数对模型参数的梯度，并使用Adam优化器或**随机梯度下降（SGD）**来更新参数。
参数更新: 根据计算出的梯度更新权重： $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t)$ 其中 η为学习率，∇J(θt)为损失函数的梯度。

3) 评估指标

模型的评估使用了以下几个指标：

损失函数值: 通过在验证集上计算损失，评估模型的性能。
准确率 (Accuracy) : 在验证集中，通过计算正确预测的样本数占总样本数的比例来评估模型的分类效果： $\text{Accuracy} = \frac{\text{正确预测数}}{\text{总样本数}}$

5. 核心代码详细讲解

1. 数据预处理

transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

transforms.Compose: 这是一个将多个数据预处理步骤组合在一起的函数。这里用于处理图像。
transforms.Resize((224, 224)) : 将所有输入图像的尺寸调整为 224x224 像素，以匹配ResNet18的输入要求。
transforms.ToTensor() : 将图像从PIL格式转换为张量（Tensor），这是PyTorch处理图像的标准格式。
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) : 对图像进行归一化处理，将像素值调整到[0,1]范围。该标准化基于ImageNet数据集的均值和标准差，使得模型更容易学习特征。

train_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform)
valid_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(data_dir, 'valid'), transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(data_dir, 'test'), transform=transform)

datasets.ImageFolder: PyTorch中用于加载文件夹结构的数据集类。将指定路径下的训练集、验证集和测试集的图像文件加载，并应用上面的预处理转换。

train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader = DataLoader(dataset=valid_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

DataLoader: 用于批量加载数据的迭代器。batch_size=32 表示每次加载32张图片；shuffle=True表示训练数据会在每个epoch后被随机打乱，防止模型过拟合特定数据顺序。

2. 模型架构构建

model = models.resnet18(pretrained=True)

models.resnet18(pretrained=True) : 加载ResNet18模型，并使用ImageNet数据集预训练的权重。ResNet18是一种卷积神经网络，适合图像分类任务。

num_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_features, 53)

model.fc.in_features: 获取ResNet18最后一层全连接层的输入特征数。
nn.Linear(num_features, 53) : 将模型的最后一层全连接层替换为适应本任务的输出层，其中53是扑克牌分类的类别数。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

torch.device: 检查是否有可用的GPU，如果有，则模型会被转移到GPU上进行加速运算；否则使用CPU。

3. 模型训练与评估

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

nn.CrossEntropyLoss() : 定义损失函数为交叉熵损失，适用于多类别分类任务。
optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) : 使用Adam优化器，并设置学习率为1e-4。Adam结合了动量法和RMSProp的优点，能够自适应调整学习率。

def train_model(model, train_loader, valid_loader, criterion, optimizer, num_epochs=10):for epoch in range(num_epochs):model.train()  # 设置模型为训练模式running_loss = 0.0for images, labels in train_loader:images, labels = images.to(device), labels.to(device)  # 将数据转移到指定设备（CPU或GPU）optimizer.zero_grad()  # 清除之前的梯度outputs = model(images)  # 前向传播loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 更新参数running_loss += loss.item() * images.size(0)  # 累加损失epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}')

model.train() : 将模型设置为训练模式，启用Dropout和BatchNorm等训练时特定操作。
optimizer.zero_grad() : 清空之前的梯度信息，以免在每次训练时累加。
outputs = model(images) : 前向传播，计算模型输出。
loss = criterion(outputs, labels) : 计算模型输出与真实标签之间的损失值。
loss.backward() : 反向传播，计算梯度。
optimizer.step() : 更新模型参数，使用计算出的梯度调整权重。
running_loss += loss.item() * images.size(0) : 记录每个批次的损失，最终用于计算该epoch的平均损失。

6. 模型优缺点评价

优点：

预训练模型：通过使用ImageNet预训练权重，模型在较大规模的数据集上学习到了一些通用的特征，使得在小数据集（如扑克牌图像）上训练更高效，且模型收敛速度更快。
残差连接（ResNet） ：残差结构解决了深层神经网络中常见的梯度消失问题，使得模型能够在保持较多层数的同时依然高效学习图像特征。
数据增强和归一化：项目使用了多种图像增强和归一化处理，帮助模型更好地泛化，避免过拟合，提高模型在真实世界场景下的适应性。
GPU支持：利用GPU进行训练加速，提高了大数据集训练时的效率。

缺点：