基于深度神经网络的图像分类方法研究与应用

桂 丰,丘灵华

(惠州市博实结科技有限公司,广东 惠州 516000)

0 引言

图像分类作为计算机视觉领域的重要任务之一,旨在将图像准确地分为不同的类别。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于深度神经网络的图像分类方法取得了显著的进展。然而,现有的图像分类方法仍然存在一些问题,如过分关注正负样本区分导致泛化能力差,只训练正样本聚合特征而忽视正负样本间的区别以及将样本分成大量类别导致分类效率低下。

为了解决这些问题,本文提出了一种图像单类别分类的新方法。该方法通过深度神经网络结合对比损失函数和中心损失函数进行训练,有效学习目标图像的聚合特征,同时充分考虑正负样本之间的区别。该方法的核心在于设计的对比损失函数,使目标图像特征之间的距离尽可能接近,而目标图像特征与非目标图像特征之间的距离尽可能远离,从而实现单类别分类的目标[1]。

本实验采用了多个数据集和不同类别的图像,包括交通红绿灯和产品的合格和缺陷图像。经过大量实验验证,本文的方法在不同数据集上取得了显著的分类效果,并展现了优越的泛化能力和高效率的分类性能。

1 方法

本文提出了一种新的图像单类别分类方法,旨在解决传统图像分类方法在单类别场景下存在的问题。该方法采用深度神经网络,并结合对比损失函数和中心损失函数进行训练,以有效学习目标图像的聚合特征并充分考虑正负样本之间的区别。图像分类步骤如图1所示。

图1 图像分类步骤

1.1 步骤1:目标图像和非目标图像采集

本文通过现有数据集或者在线数据采集等方式,采集多张目标图像和多张非目标图像,并将它们分别放入设定的目标图像文件夹和非目标图像文件夹。

1.2 步骤2:图像大小调整和归一化

在数据预处理阶段,实验将采集到的图像进行大小调整,以适应深度神经网络的输入尺寸要求。同时,图像进行归一化处理,将像素值缩放到[0, 1]范围内或[-1, 1]范围内。

1.3 步骤3:深度神经网络模型选择与设计

在本方法中,此研究可以选择VGG、ResNet或MobileNet等深度神经网络作为基础模型。根据问题的特点和数据集的大小,模型可以进行适当的调整和设计,包括增加或减少层级、调整卷积核大小等[2]。

1.4 步骤4:损失函数和中心损失函数设计对比

在模型训练过程中,此研究需要定义损失函数,并根据权利要求中的描述,可以采用对比损失函数和中心损失函数。

对比损失函数用于学习目标图像的特征和非目标图像特征之间的差异。具体的对比损失函数可以表示为:

L1= ∑1≤i≤N‖f(Ii)-f(Ji)‖^2 + ∑1≤i≤Nmax{0, 2- ‖f(Ii)-f(Ki)‖^2}

其中,N表示训练样本的数量,Ii表示第i个目标图像,Ji表示与Ii对应的其他目标图像(不同图像,同类别),Ki表示与Ii不同类别的非目标图像,f(Ii)表示目标图像Ii在深度神经网络中得到的特征表示。

中心损失函数用于学习目标图像特征和中心特征之间的差异。具体的中心损失函数可以表示为:

L2= ∑1≤i≤N‖f(Ii)-c‖^2 + ∑1≤i≤Nmax{0, 2- ‖f(Ki)-c‖^2}

其中,c表示目标图像特征的中心,该中心是在训练过程中动态学习得到的。

1.5 步骤5:模型训练

实验采用最小化优化算法(如SGD或Adam)和反向传播算法,以最小化总的损失函数(L=L1+L2),从而更新深度神经网络模型的参数。训练过程中,可以设置训练轮数和学习率等超参数。

1.6 步骤6:模型评估

在模型训练完成后,实验者可以通过验证集或测试集对模型进行评估,计算分类准确率、召回率等性能指标。

1.7 步骤7:输入图像分类预测

实验输入一张待分类的图像到训练得到的深度神经网络模型中,通过前向传播计算该图像的特征表示。然后,将该特征与目标图像的中心特征进行对比,以判断图像是否属于目标类别。

以上即为基于深度神经网络的单类别分类方法的具体步骤。通过这些步骤,本文可以实现对单一类别图像的高准确率分类,并在应用中进行目标检测和图像识别等任务。

2 实验结果

2.1 实验设置与数据集介绍

2.1.1 图像单类别分类装置模块

如图2所示的图像单类别分类装置是用于执行前文提出的图像单类别分类方法的设备。装置包括以下模块:

图2 实验设置

(1)输入模块10。

该模块负责接收图像数据作为输入。输入模块包含2个子模块,分别是目标图像采集模块11和非目标图像采集模块12。目标图像采集模块用于收集与目标类别相关的图像样本,而非目标图像采集模块用于收集其他类别的图像样本。

(2)处理器20。

该模块与输入模块10电连接,采用单片机的形式(例如AT89S52、STC89C51RC或STC89C52RC中的任一种)。处理器负责根据预设程序对其他模块的工作进行控制,并协调装置的整体运行。

(3)存储器30。

存储器包含目标图像文件单元31和非目标图像文件单元32,用于存储已采集的目标图像和非目标图像。此外,存储器中还存有用于图像单类别分类的预设程序,且该程序可能包括模型参数、训练样本等。

(4)训练模块40。

训练模块是深度神经网络模块41,其用于执行图像分类训练。训练模块内部包含第一损失函数单元411和第二损失函数单元412,用于帮助模型优化和训练过程中的损失计算。

(5)显示模块50。

显示模块是一个显示屏,用于展示图像类别预测结果。在模型进行图像分类预测后,结果将在显示屏上显示。

(6)输出模块60。

输出模块是预测模块61,负责对输入图像进行分类预测。预测结果可以通过显示模块50展示给用户,也可以连接到其他外部设备进行进一步处理或应用。

2.1.2 整个装置的工作流程

整个装置的工作流程如下:首先,输入模块10通过目标图像采集模块11和非目标图像采集模块12收集的所需图像样本,并将它们传递给存储器30进行存储。其次,处理器20根据预设程序控制训练模块40进行深度神经网络的训练。训练完成后,输入模块10将待分类的图像传递给输出模块60进行预测。最后,预测结果将通过显示模块50显示给用户或输出到其他设备中。

总之,该图像单类别分类装置结合了深度学习技术和现有的图像处理技术,并能够对图像进行高效准确的分类,广泛应用于图像识别、智能监控等领域。

2.2 场景应用

根据描述,该装置涉及2个应用场景:交通标志和红绿灯识别和产品缺陷检测,均采用深度神经网络进行分类训练和预测。

2.2.1 交通标志和红绿灯识别

在这个应用场景中,图像单类别分类的目标是识别交通标志或红绿灯,将其设定为目标图像,同时将其他非目标图像(如行人、车辆等)设定为非目标图像。为了实现这一目标,首先需要采集大量交通标志、红绿灯的图像和其他非目标图像,作为训练数据用于深度神经网络的分类训练。

在训练过程中,深度神经网络作为一种强大的机器学习模型,用于自动从图像中学习特征和模式。这种神经网络通常由多个层次组成,包括卷积层、池化层和全连接层,可以有效地提取图像中的信息和特征。通过将大量交通标志或红绿灯的图像输入深度神经网络,并根据其真实标签进行训练,网络可以逐渐调整自身参数以提高对目标图像的识别准确性。

经过一段时间的分类训练,深度神经网络将学习到辨别目标图像和非目标图像之间的差异和特征,从而得到了一个交通标志或红绿灯的图像分类器,能够准确地将输入的图像分为2类:目标图像或非目标图像。

当输入任意一张图像时,分类器会对图像进行分析和处理,然后输出一个分类预测结果。如果输入图像属于交通标志或红绿灯的类别,分类器将预测它是目标图像;如果输入图像属于其他非目标类别,分类器将判断它不是目标图像。

这种图像单类别分类的方法具有广泛的应用前景。例如,它可以用于交通监控系统中的标志和信号灯检测,帮助识别特定目标是否出现在监控画面中。同时,该方法也可用于无人驾驶汽车中的场景,通过训练网络来识别交通标志和信号灯,提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。

2.2.2 产品缺陷检测

在产品缺陷检测应用场景中,图像单类别分类的目标是识别合格产品图像,将其设定为目标图像,同时将缺陷产品图像和异类产品图像设定为非目标图像。为了实现这一目标,将收集的大量合格产品图像作为训练数据,并将缺陷产品图像和异类产品图像作为负样本,用于深度神经网络的分类训练。

在训练过程中,本文利用深度神经网络对图像进行特征学习和模式识别。该网络通过多层次的卷积、池化和全连接层来提取图像的高级特征,从而能够区分合格产品图像与缺陷产品图像或异类产品图像之间的差异。反复训练数据输入神经网络可以将误差反向传播和参数优化,使得网络逐渐调整自身权重和偏置,从而提高对合格产品的识别准确性。

经过一段时间的分类训练,深度神经网络将学习到合格产品图像的独特特征和模式,从而得到了一个合格产品分类器。合格产品分类器能够准确地将输入的产品图像分为2类:合格图像和不合格图像。

当输入任意一张产品图像时,合格产品分类器会对图像进行处理和分析,然后输出一个判定结果。如果输入的产品图像属于合格产品的类别,分类器将预测它是合格图像;如果输入的图像属于缺陷产品图像或异类产品图像,分类器将判断它为不合格图像。

这种图像单类别分类方法具有广阔的应用前景。例如,在制造业中,该方法可以用于产品质量检测,帮助及时发现和剔除缺陷产品,提高产品质量和生产效率。同时,该方法也可用于安防领域,用于识别合格产品和异常产品,以保障产品的合规性和用户的安全。

在实际应用中,图像数据的多样性、光照、角度等因素对分类器性能的影响还需进一步考虑,并采用深度神经网络的优化和模型压缩等技术来提高分类器的准确性和实时性。这2个实施案例都充分说明了本文提出的图像单类别分类方法应用的广泛性[3]。通过深度神经网络的训练,该方法能够对图像进行有效分类,应用于动物图像识别、产品缺陷检测等领域,为用户提供准确的分类结果,具有较高的实用价值。

3 实验结果与分析

经过实验,此研究取得了较好的效果,且结果表明,深度神经网络可以准确地识别目标图像,并将其与非目标图像区分开来,对网络的结构和参数进行优化可以进一步提高分类器的准确性。在实际应用中,图像数据的质量、网络结构的优化和系统性能的实时性等因素还需要考虑,以进一步提高分类器的准确性和鲁棒性。

4 结语

本文提出的图像单类别分类方法基于深度神经网络,在图像分类领域表现出良好的性能。深度神经网络能够从大量图像数据中学习特征表示,通过对目标图像和非目标图像的分类训练,得到了具有较高准确率的分类器。该方法能够在不同的应用场景中进行迁移学习,即通过在一个场景中训练得到的分类器,也可以用于另一个场景的图像分类,具有较好的泛化能力。

通过产品缺陷检测实验,此研究以合格产品图像为目标图像,缺陷产品图像和异类产品图像为非目标图像,经过训练得到了一个合格产品分类器。该分类器能够对输入的产品图像进行分类,判断其是否合格。实验结果表明,该分类器在识别合格产品方面表现出较高的准确率,对缺陷产品和异类产品也能够进行有效区分。

此外,该方法对关键模块进行了分析和优化。对于数据采集与预处理模块,注意到图像数据的质量和数量对分类器性能的影响很大。因此,在数据采集过程中,尽可能多地收集各类样本,保证了数据的全面性和多样性。在数据预处理阶段,图像增强和标准化处理提高了数据的质量和一致性。对于深度神经网络模型,经典网络结构根据具体任务对网络进行了微调,以提高其性能。

总体而言,本研究提出的图像单类别分类方法在动物图像识别和产品缺陷检测等应用场景中表现出了较好的效果。该方法具有很大的应用潜力,在工业、医疗、安防等领域具有重要的实用价值。然而,本方法仍然存在一些不足之处,例如对于少样本学习和类别不平衡问题的处理还有待改进。今后的研究可以进一步优化方法,提高分类器性能,并探索更多的应用场景,拓展该方法的应用范围。