用法介绍cifar100数据集(cifar100数据集介绍)

一、cifar100数据集简介

cifar100是一个基准的图像分类数据集，其中有100个类别，每个类别都有600张32×32大小的彩色图像。这些图像被分成了训练集和测试集，各有50000张和10000张。

该数据集相对于其他数据集的优点在于：图像质量高、规模适中、类别丰富。而与之相对的缺点在于：图像大小较小、类别数相对较少。

不过，由于该数据集的难度要远高于MNIST和CIFAR-10，因此有很多基于cifar100的深度学习模型，包括ResNet、DenseNet、Inception等。

二、数据预处理

cifar100数据集通常需要进行预处理，以便模型可以对其进行学习。以下是一些可能采取的预处理步骤：

1、图像缩放：将图像稍微放大一些，以增加分辨率和对细节的感知。

import cv2
import numpy as np
    
def load_image(file_name):
    img = cv2.imread(file_name)
    img = cv2.resize(img, (48, 48))
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    return img

2、数据增强：通过在图像上进行一些微小的随机变换（如旋转、平移、反转等），可以生成更多的训练样本。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1,
    zoom_range=0.1,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=False)

三、模型训练

在Keras中训练一个cifar100分类器模型非常简单，可以选择使用许多不同的模型架构和训练配置。以下是一个简单的代码示例，你可以基于此修改成你的特定模型。

1、定义模型架构

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='softmax'))

2、指定编译器和学习配置

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

3、准备数据并开始训练

from keras.datasets import cifar100
from keras.utils import to_categorical

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar100.load_data()
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

history = model.fit(train_images, train_labels,
                    epochs=20,
                    batch_size=64,
                    validation_data=(test_images, test_labels))

四、结果分析

通过训练和测试，我们可以获取一些有用的结果，以评估模型的性能。以下是一些可能的结果分析方法：

1、学习曲线：绘制出模型在训练和验证集上的损失函数和准确性，以查看它是如何随着时间（即训练周期）改变的。

import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

2、混淆矩阵：计算混淆矩阵，以查看模型在不同类别上的性能如何。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

predictions = model.predict(test_images)
test_pred = np.argmax(predictions, axis=1)
test_true = np.argmax(test_labels, axis=1)
confusion = confusion_matrix(test_true, test_pred)
print(confusion)

3、准确性分布：绘制出测试集上每个类别的准确性分布，以了解哪些类别更难识别。

class_acc = [0.0]*100
class_samples = [0]*100
for i in range(0, len(test_images)):
    prediction = np.argmax(predictions[i])
    truth = np.argmax(test_labels[i])
    class_samples[truth] += 1
    if prediction == truth:
        class_acc[truth] += 1
for i in range (0, 100):
    print("Class ", i, ":", class_acc[i] / class_samples[i], "\tSamples:", class_samples[i])

通过以上方法，我们可以更好地了解cifar100数据集和深度学习模型的性能，以使我们能够不断提高我们的模型的性能。