Omniglot 分类任务介绍

简介

Omniglot 分类任务是一个经典的图像分类任务，旨在解决多字母母语书写系统的字符识别问题。Omniglot 数据集包含了来自 50 种不同语言的字符，每个字符都是由手写方式书写的，具有高度的变化性和复杂度。

数据集

数据集中共包含了 1623 个字符，每个字符都有 20 种不同的书写风格，每种风格都由不同人员绘制。数据集中的字符都以 PNG 格式存储，并且分辨率非常小，只有 105x105。

Omniglot 数据集可以从 官方网站 下载。可以选择下载原始数据集或是已经将数据预处理为 Torch 或 Python Numpy 格式的版本。

解决方案

由于 Omniglot 数据集的复杂度和变异性较高，传统的机器学习和浅层神经网络很难取得良好的效果。因此，该任务最初由深度神经网络解决。

一个常见的解决方案是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。一种流行的 CNN 结构是 Siamese 网络，该网络可以比较两个输入图像，并将结果输出为表示它们的相似度。将 Siamese 网络与分类器相结合可以解决 Omniglot 分类任务。

示例代码

以下是使用 PyTorch 实现的 Omniglot 分类任务解决方案的示例代码。代码使用卷积神经网络结构和 Adam 优化器进行训练。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from PIL import Image

# 定义 Siamese 网络
class SiameseNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SiameseNet, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=10),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=7),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=4),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4),
            nn.ReLU(inplace=True),
        )
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layers(x)
        x = x.view(x.shape[0], -1)
        x = self.fc_layers(x)
        return x

# 定义分类器
class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, num_classes):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.layers(x)
        return x

# 定义训练函数
def train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs):
    device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    model.to(device)
    for epoch in range(num_epochs):
        running_loss = 0.0
        for inputs, labels in train_loader:
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
        print(f'Epoch {epoch+1} loss: {running_loss/len(train_loader.dataset)}')

# 定义数据集和数据预处理
class OmniglotDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.samples = []
        alphabet_dirs = [d for d in os.listdir(root_dir) if os.path.isdir(os.path.join(root_dir, d))]
        for alphabet_dir in alphabet_dirs:
            character_dirs = [d for d in os.listdir(os.path.join(root_dir, alphabet_dir)) if os.path.isdir(os.path.join(root_dir, alphabet_dir, d))]
            for character_dir in character_dirs:
                character_images = [f for f in os.listdir(os.path.join(root_dir, alphabet_dir, character_dir)) if os.path.isfile(os.path.join(root_dir, alphabet_dir, character_dir, f))]
                for i, image_file in enumerate(character_images):
                    image_path = os.path.join(root_dir, alphabet_dir, character_dir, image_file)
                    label = len(alphabet_dirs) * alphabet_dirs.index(alphabet_dir) + character_dirs.index(character_dir)
                    sample = {'image': image_path, 'label': label}
                    self.samples.append(sample)

    def __len__(self):
        return len(self.samples)

    def __getitem__(self, idx):
        image_path = self.samples[idx]['image']
        label = self.samples[idx]['label']
        image = Image.open(image_path).convert('L')
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        return image, label

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((105, 105)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])
omniglot_dataset = OmniglotDataset('omniglot/images_background', transform=transform)
train_loader = DataLoader(omniglot_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=4)

# 训练模型
siamese_net = SiameseNet()
classifier = Classifier(4096, 964)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(list(siamese_net.parameters()) + list(classifier.parameters()), lr=0.00006)
train(siamese_net, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=20)

总结

Omniglot 分类任务是一个具有挑战性的图像分类任务，需要考虑如何处理高度变异和复杂的手写字符。该任务可以使用卷积神经网络和 Siamese 网络等深度学习模型解决。本文提供了使用 PyTorch 框架进行 Omniglot 分类任务的示例代码，以帮助读者更好地理解和实践该任务。