ML | 使用Tensorflow对象检测API训练图像分类器

简介

Tensorflow对象检测API是一款功能强大的开源工具，可用于训练图像分类器、物体检测器和语义分割器。本文将介绍如何使用Tensorflow对象检测API训练图像分类器。

环境

在开始前，需要先安装以下环境：

• Python 3.x
• Tensorflow 1.x
• Tensorflow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models

数据准备

本文采用的是CIFAR-10数据集，您也可以使用其他数据集进行训练。首先需要将CIFAR-10数据集下载下来并解压，在CIFAR-10文件夹下创建两个文件夹：train和test，将数据集中的训练数据移动到train文件夹中，测试数据移动到test文件夹中。

$ mkdir train
$ mkdir test
$ mv cifar-10-batches-py/data_batch* train/
$ mv cifar-10-batches-py/test_batch* test/

配置文件

接下来需要为模型创建一个配置文件。在Tensorflow对象检测API中，配置文件使用protobuf语言编写。为了简化配置文件的编写，我们可以使用https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v1_coco.config提供的配置文件作为模板，并根据自己的需求进行修改。

数据转换

Tensorflow对象检测API需要将训练数据转换为TFRecord格式，需要使用create_cifar10_tf_record.py脚本。该脚本可以在Tensorflow对象检测API的research/slim/datasets/文件夹下找到。

$ python create_cifar10_tf_record.py \
    --data_dir=/path/to/cifar-10 \
    --output_dir=/path/to/output

其中，data_dir为CIFAR-10数据集的根目录，output_dir为将生成的TFRecord文件存放的目录。

训练模型

接下来就可以训练模型了。可以使用以下命令启动训练：

$ python object_detection/train.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=/path/to/ssd_mobilenet_v1_coco.config \
    --train_dir=/path/to/output

其中，pipeline_config_path为模型的配置文件路径，train_dir为训练输出的目录。

评估模型

可以使用以下命令对模型进行评估：

$ python object_detection/eval.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=/path/to/ssd_mobilenet_v1_coco.config \
    --checkpoint_dir=/path/to/output \
    --eval_dir=/path/to/eval

其中，pipeline_config_path为模型的配置文件路径，checkpoint_dir为训练输出的目录，eval_dir为评估输出的目录。

导出模型

最后，可以使用以下命令导出模型：

$ python object_detection/export_inference_graph.py \
    --input_type=image_tensor \
    --pipeline_config_path=/path/to/ssd_mobilenet_v1_coco.config \
    --trained_checkpoint_prefix=/path/to/output/model.ckpt-xxxx \
    --output_directory=/path/to/exported_model

其中，input_type为模型输入的类型，pipeline_config_path为模型的配置文件路径，trained_checkpoint_prefix为训练输出的目录下的模型文件前缀，output_directory为导出模型存放的目录。

结论

本文介绍了如何使用Tensorflow对象检测API训练图像分类器，并展示了关键步骤的代码示例。通过这些步骤，您可以使用任何数据集训练您自己的图像分类器并导出模型，以便在您的应用程序中使用。