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Pytorch手势识别

PyTorch
2023-03-14 22:51:16 时间

一. 数据集介绍

1.数据集可以在kaggle上面下载地址.

2.识别的手势是26个英文字母，如下所示，图片中好像缺少了一个Z。

30.png

3.数据是csv格式的，第一列是label，其余的像素，也就是我们的图片数据，28*28大小的。

31.png

二. 构造DataLoader

1.由于数据是csv格式，和之前图片的有所不同，之前直接重写Dataset类就可以加载我们的数据，这次其实可以重写Dataset类，但是我这样做的时候，训练的时候准确率一直只有0.07左右，这次我们需要使用另外一种比较简单的方法，来构造数据集


2.利用TensorDataset函数将tensor数据变成TensorDataset数据，也就是将数据变成pytorch可以分批次加载的数据。

train = pd.read_csv('../input/sign-language-mnist/sign_mnist_train.csv',dtype=np.float32)    #读取csv


y = train.label.values                          #label
x = train.loc[:,train.columns!= 'label'].values / 255     #图片数据


train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42)     #分成数据集，测试集
print(test_x.shape) 
train_x = torch.from_numpy(train_x)          #转换成tensor
train_y = torch.from_numpy(train_y).type(torch.LongTensor)    #转换成Longtensor，交叉熵损失函数的label需要long类型的数据

test_x = torch.from_numpy(test_x)
test_y = torch.from_numpy(test_y).type(torch.LongTensor)


train = TensorDataset(train_x,train_y)     #转换成Dataset，类似于TensorFlow的from_tensor_slices
test = TensorDataset(test_x,test_y)

train_loader = DataLoader(train,batch_size=100,shuffle=False,drop_last=True)  # 构造DataLoader
test_loader = DataLoader(test,batch_size=100,shuffle=False,drop_last=True)

三. 构造网络

构造网络这比较简单，由于没有合适的GPU，只能使用一些比较简单的网络。

这里也可以使用残差网络，随便学一下什么是残差网络，残差网络在很深的网络中经常用到，非常重要的一个网络结构。

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.layers1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        self.layers2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)
        )
        self.layers3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.layers4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,stride=1,padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),

        )
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(7*7*128,1024),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(1024,100),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(100,26)
        )
    def forward(self, x):
        x = self.layers1(x)
        x = self.layers2(x)
        x = self.layers3(x)
        x = self.layers4(x)
        x = x.view(x.size(0),-1)
        x = self.fc(x)

        return x

32.png

四. 训练网络

1.在训练网络的时候，这次我们分成了训练集合测试集，和之前写有些不一样，但也都差不多，

2.每训练50个epoch，就在测试集上测试一下准确率，这样可以明确模型的好与坏，精度如何。

3.最后如果准确率大于0.983后，就退出训练，训练太久而准确率没有太多的提升，还不如提前结束训练。

error = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = torch.optim.SGD(cnn.parameters(),lr=0.1)

for epochs in range(100):
    for i ,(img,label) in enumerate(train_loader):
        img = img.view(100,1,28,28)
        img = Variable(img)
        label = Variable(label)
        optimizer.zero_grad()
        output = cnn(img)

        loss = error(output,label)
        loss.backward()

        optimizer.step()

        if i %50 == 0:    #测试模型
            accuracy = 0
            for x,y in test_loader:

                x = x.view(100,1,28,28)
                x = Variable(x)


                out = cnn(x)
                pre = torch.max(out.data,1)[1]
                accuracy += (pre == y).sum()

            print('accuracy:',accuracy.item()/(5491))
            if(accuracy.item()/(5491)>0.975):
                torch.save(cnn.state_dict(),'model.pth')
            if(accuracy.item()/5491 > 0.983):
                break

最后打印一下训练的log，训练到最后准确率基本上没有变化了。

33.png

完整代码可在GitHub上面下载地址.

Thank for your reading !!!


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