Невозможно предсказать метку для одного изображения с VGG19 в Керасе

Question

Я использую метод трансферного обучения для использования специально обученной модели VGG19 в Керасе в соответствии с [этим руководством] ( https://towardsdatascience.com/keras-transfer-learning-for-beginners-6c9b8b7143e). Он показывает, как обучать модель, но НЕ как готовить тестовые изображения для прогнозов.

В разделе комментариев это говорит:

Получить изображение, предварительно обработав изображение, используя тот же preprocess_image функция и вызов model.predict(image), Это даст вам прогноз модели на этом изображении. С помощью argmax(prediction), вы можете найти класс, к которому принадлежит изображение.

Я не могу найти функцию с именем preprocess_image используется в коде. Я сделал некоторые поиски и подумал об использовании метода, предложенного в этом руководстве.

Но это дает ошибку, говоря:

decode_predictions expects a batch of predictions (i.e. a 2D array of shape (samples, 1000)). Found array with shape: (1, 12)

Мой набор данных имеет 12 категорий. Вот полный код для обучения модели и как я получил эту ошибку:

import pandas as pd
import numpy as np
import os
import keras
import matplotlib.pyplot as plt

from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.applications.vgg19 import VGG19
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam

base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)

x=base_model.output                                                          
x=GlobalAveragePooling2D()(x)                                                
x=Dense(1024,activation='relu')(x)                                           
x=Dense(1024,activation='relu')(x)                                           
x=Dense(512,activation='relu')(x)        

preds=Dense(12,activation='softmax')(x)                                      
model=Model(inputs=base_model.input,outputs=preds)                           

# view the layer architecture
# for i,layer in enumerate(model.layers):
#   print(i,layer.name)

for layer in model.layers:
    layer.trainable=False

for layer in model.layers[:20]:
    layer.trainable=False

for layer in model.layers[20:]:
    layer.trainable=True

train_datagen=ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)

train_generator=train_datagen.flow_from_directory('dataset',
                    target_size=(96,96), # 224, 224
                    color_mode='rgb',
                    batch_size=64,
                    class_mode='categorical',
                    shuffle=True)

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

step_size_train=train_generator.n//train_generator.batch_size

model.fit_generator(generator=train_generator,
    steps_per_epoch=step_size_train,
    epochs=5)

# model.predict(new_image)

IPython:

In [3]: import classify_tl                                                                                                                                                   
Found 4750 images belonging to 12 classes.
Epoch 1/5
74/74 [==============================] - 583s 8s/step - loss: 2.0113 - acc: 0.4557
Epoch 2/5
74/74 [==============================] - 576s 8s/step - loss: 0.8222 - acc: 0.7170
Epoch 3/5
74/74 [==============================] - 563s 8s/step - loss: 0.5875 - acc: 0.7929
Epoch 4/5
74/74 [==============================] - 585s 8s/step - loss: 0.3897 - acc: 0.8627
Epoch 5/5
74/74 [==============================] - 610s 8s/step - loss: 0.2689 - acc: 0.9071

In [6]: model = classify_tl.model                                                                                                                                            

In [7]: print(model)                                                                                                                                                         
<keras.engine.training.Model object at 0x7fb3ad988518>

In [8]: from keras.preprocessing.image import load_img                                                                                                                       

In [9]: image = load_img('examples/0021e90e4.png', target_size=(96,96))                                                                                                      

In [10]: from keras.preprocessing.image import img_to_array                                                                                                                  

In [11]: image = img_to_array(image)                                                                                                                                         

In [12]: image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2]))                                                                                          

In [13]: from keras.applications.vgg19 import preprocess_input                                                                                                               

In [14]: image = preprocess_input(image)                                                                                                                                     

In [15]: yhat = model.predict(image)                                                                                                                                         

In [16]: print(yhat)                                                                                                                                                         
[[1.3975363e-06 3.1069856e-05 9.9680350e-05 1.7175063e-03 6.2767825e-08
  2.6133494e-03 7.2859187e-08 6.0187017e-07 2.0794137e-06 1.3714411e-03
  9.9416250e-01 2.6067207e-07]]

In [17]: from keras.applications.vgg19 import decode_predictions                                                                                                             

In [18]: label = decode_predictions(yhat) 

Последняя строка в приглашении IPython приводит к следующей ошибке:

ValueError: `decode_predictions` expects a batch of predictions (i.e. a 2D array of shape (samples, 1000)). Found array with shape: (1, 12)

Как правильно кормить тестовое изображение и получать прогнозы?

Answer 1

decode_predictions используется для декодирования прогнозов модели в соответствии с метками классов в наборе данных ImageNet, который имеет 1000 классов. Однако у вашей тонко настроенной модели всего 12 классов. Поэтому не имеет смысла использовать decode_predictions Вот. Конечно, вы должны знать, что обозначают эти 12 классов. Поэтому просто возьмите индекс максимальной оценки в прогнозе и найдите его метку:

# create a list containing the class labels
class_labels = ['class1', 'class2', 'class3', ...., 'class12']

# find the index of the class with maximum score
pred = np.argmax(class_labels, axis=-1)

# print the label of the class with maximum score
print(class_labels[pred[0]])