图像分类是最基础的计算机视觉应用，属于有监督学习类别，如给定一张图像(猫、狗、飞机、汽车等等)，判断图像所属的类别。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类

ResNet网络介绍

ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。下图是在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图，由图中数据可以看出，56层网络比20层网络训练误差和测试误差更大，随着网络的加深，其误差并没有如预想的一样减小。

ResNet网络提出了残差网络结构(Residual Network)来减轻退化问题，使用ResNet网络可以实现搭建较深的网络结构（突破1000层）。论文中使用ResNet网络在CIFAR-10数据集上的训练误差与测试误差图如下图所示，图中虚线表示训练误差，实线表示测试误差。由图中数据可以看出，ResNet网络层数越深，其训练误差和测试误差越小。

数据集准备与加载

CIFAR-10数据集共有60000张32*32的彩色图像，分为10个类别，每类有6000张图，数据集一共有50000张训练图片和10000张评估图片。首先，如下示例使用download接口下载并解压，目前仅支持解析二进制版本的CIFAR-10文件（CIFAR-10 binary version）

from download import download

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-binary.tar.gz"

download(url, "./datasets-cifar10-bin", kind = "tar.gz", replace = True)

下载后的数据集目录结构如下:

    datasets-cifar10-bin/cifar-10-batches-bin

        batches.meta.text

        data_batch_1.bin

        data_batch_2.bin

        data_batch_3.bin

        data_batch_4.bin

        data_batch_5.bin

        readme.html

        test_batch.bin

再使用mindspore.dataset.Cifar100Dataset接口来加载数据集并进行图像加强操作。

import mindspore as ms

import mindspore.dataset as ds

import mindspore.dataset.vision as vision

import mindspore.dataset.transform as transforms

from mindspore import dtype as mstype

data_dir = "./datasets-cifar10-bin/cifar-10-batches-bin"

batch_size = 256

image_size = 32

workers = 4

num_classes = 10

def create_dataset_cifar10(dataset_dir, usage, resize, batch_size, workers):

    data_set = ds.Cifar10Dataset(dataset_dir = dataset_dir,

                                                    usage = usage,

                                                    num_parallel_workers = workers,

                                                    shuffle = True)

    trans = []

    if usage == "train":

        trans += [

            vision.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4)),

            vision.RandomHorizontalFlip(prob=0.5)

        ]

     trans += [

        vision.Resize(resize),

        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0.0),

        vision.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010]),

        vision.HWC2CHW()

    ]

    target_trans = transforms.TypeCast(mstype.int32)

    data_set = data_set.map(operations = trans, 

                                             input_columns = 'image',

                                             num_parallel_workers = workers)

    data_set = data_set.map(operatations = target_trans,

                                             input_columns = 'label',

                                             num_parallel_workers = workers)

    data_set = data_set.batch(batch_size)

    return data_set

dataset_train = create_dataset_cifar10(dataset_dir = data_dir,

                                                               usage = "train",

                                                               resize=image_size,

                                                               batch_size = batch_size,

                                                               workers = workers)

step_size_train = dataset_train.get_dataset_size()

dataset_val = create_dataset_cifar10( dataset_dir = data_dir,

                                                             usage = "test",

                                                             resize = image_size,

                                                             batch_size = batch_size,

                                                             workers = workers)

step_size_val = dataset_val.get_dataset_size()

对CIFAR-10训练数据集进行可视化

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

data_iter = next(dataset_train.create_dict_iterator())

images = data_iter["image"].asnumpy()

labels = data_iter["label"].asnumpy()

print(f"Image shape:{image.shape}, Label shape:{labels.shape}")

print(f"Labels:{labels[:6]}")

classes = []

with open(data_dir + "/batches.meta.txt", "r") as f:

    for linein f:

        line = line.rstrip()

        if line:

            classes.append(line)

plt.figure()

for i in range(6):

    plt.subplot(2, 3, i+1)

    image_trans =np.transpose(images[i], (1,2,0))

    mean = np.array([0.4914, 0.4822, 0.4465])

    std  = np.array([0.2023, 0.1994, 0.2010])

    image_trans = std * image_trans + mean

    image_trans = np.clip(image_trans, 0, 1)

    plt.title(f"{classes[labels[i]]}")

    plt.imshow(image_trans)

    plt.axis("off")

plt.show()

构建网络
残差网络结构(Residual Network)是ResNet网络的主要亮点，ResNet使用残差网络结构后可有效地减轻退化问题，实现更深的网络结构设计，提高网络的训练精度。本节首先讲述如何构建残差网络结构，然后通过堆叠残差网络来构建ResNet50网络。

构建残差网络结构
残差网络结构图如下图所示，残差网络由两个分支构成：一个主分支，一个shortcuts（图中弧线表示）。主分支通过堆叠一系列的卷积操作得到，shotcuts从输入直接到输出，主分支输出的特征矩阵 $F(x)$加上shortcuts输出的特征矩阵 𝑥 得到 $F(x)+x$,通过Relu激活函数后即为残差网络最后的输出。

残差网络结构主要由两种，一种是Building Block，适用于较浅的ResNet网络，如ResNet18和ResNet34；另一种是Bottleneck，适用于层数较深的ResNet网络，如ResNet50、ResNet101和ResNet152。

Building Block
Building Block结构图如下图所示，主分支有两层卷积网络结构：

主分支第一层网络以输入channel为64为例，首先通过一个 3×3的卷积层，然后通过Batch Normalization层，最后通过Relu激活函数层，输出channel为64；
主分支第二层网络的输入channel为64，首先通过一个 3×3的卷积层，然后通过Batch Normalization层，输出channel为64。
最后将主分支输出的特征矩阵与shortcuts输出的特征矩阵相加，通过Relu激活函数即为Building Block最后的输出。

主分支与shortcuts输出的特征矩阵相加时，需要保证主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape相同。如果主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape不相同，如输出channel是输入channel的一倍时，shortcuts上需要使用数量与输出channel相等，大小为 1×1的卷积核进行卷积操作；若输出的图像较输入图像缩小一倍，则要设置shortcuts中卷积操作中的stride为2，主分支第一层卷积操作的stride也需设置为2。

如下代码定义ResidualBlockBase类实现Building Block结构。

Bottleneck¶
Bottleneck结构图如下图所示，在输入相同的情况下Bottleneck结构相对Building Block结构的参数数量更少，更适合层数较深的网络，ResNet50使用的残差结构就是Bottleneck。该结构的主分支有三层卷积结构，分别为 1×1的卷积层、 3×3卷积层和 1×1的卷积层，其中 1×1的卷积层分别起降维和升维的作用。

主分支第一层网络以输入channel为256为例，首先通过数量为64，大小为 1×1的卷积核进行降维，然后通过Batch Normalization层，最后通过Relu激活函数层，其输出channel为64；
主分支第二层网络通过数量为64，大小为 3×3的卷积核提取特征，然后通过Batch Normalization层，最后通过Relu激活函数层，其输出channel为64；
主分支第三层通过数量为256，大小 1×1的卷积核进行升维，然后通过Batch Normalization层，其输出channel为256。
最后将主分支输出的特征矩阵与shortcuts输出的特征矩阵相加，通过Relu激活函数即为Bottleneck最后的输出。

主分支与shortcuts输出的特征矩阵相加时，需要保证主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape相同。如果主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape不相同，如输出channel是输入channel的一倍时，shortcuts上需要使用数量与输出channel相等，大小为 1×1的卷积核进行卷积操作；若输出的图像较输入图像缩小一倍，则要设置shortcuts中卷积操作中的stride为2，主分支第二层卷积操作的stride也需设置为2。

如下代码定义ResidualBlock类实现Bottleneck结构。

构建ResNet50网络
ResNet网络层结构如下图所示，以输入彩色图像 224×224为例，首先通过数量64，卷积核大小为 7×7,stride为2的卷积层conv1，该层输出图片大小为 112×112,输出channel为64；然后通过一个 3×3的最大下采样池化层，该层输出图片大小为 56×56,输出channel为64；再堆叠4个残差网络块（conv2_x、conv3_x、conv4_x和conv5_x），此时输出图片大小为 7×7,输出channel为2048；最后通过一个平均池化层、全连接层和softmax，得到分类概率。

对于每个残差网络块，以ResNet50网络中的conv2_x为例，其由3个Bottleneck结构堆叠而成，每个Bottleneck输入的channel为64，输出channel为256。

如下示例定义make_layer实现残差块的构建，其参数如下所示:

last_out_channel：上一个残差网络输出的通道数。
block：残差网络的类别，分别为ResidualBlockBase和ResidualBlock。
channel：残差网络输入的通道数。
block_nums：残差网络块堆叠的个数。
stride：卷积移动的步幅。

ResNet50网络共有5个卷积结构，一个平均池化层，一个全连接层，以CIFAR-10数据集为例：

conv1：输入图片大小为 32×32,输入channel为3。首先经过一个卷积核数量为64，卷积核大小为 7×7,stride为2的卷积层；然后通过一个Batch Normalization层；最后通过Reul激活函数。该层输出feature map大小为 16×16,输出channel为64。
conv2_x：输入feature map大小为 16×16,输入channel为64。首先经过一个卷积核大小为 3×3,stride为2的最大下采样池化操作；然后堆叠3个 [1×1，64；3×3，64；1×1，256]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为 8×8,输出channel为256。
conv3_x：输入feature map大小为 8×8,输入channel为256。该层堆叠4个[1×1，128；3×3，128；1×1，512]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为 4×4,输出channel为512。
conv4_x：输入feature map大小为 4×4,输入channel为512。该层堆叠6个[1×1，256；3×3，256；1×1，1024]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为 2×2,输出channel为1024。
conv5_x：输入feature map大小为 2×2,输入channel为1024。该层堆叠3个[1×1，512；3×3，512；1×1，2048]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为 1×1输出channel为2048。
average pool & fc：输入channel为2048，输出channel为分类的类别数。
如下示例代码实现ResNet50模型的构建，通过用调函数resnet50即可构建ResNet50模型，函数resnet50参数如下：

num_classes：分类的类别数，默认类别数为1000。
pretrained：下载对应的训练模型，并加载预训练模型中的参数到网络中。

模型训练与评估
本节使用ResNet50预训练模型进行微调。调用resnet50构造ResNet50模型，并设置pretrained参数为True，将会自动下载ResNet50预训练模型，并加载预训练模型中的参数到网络中。然后定义优化器和损失函数，逐个epoch打印训练的损失值和评估精度，并保存评估精度最高的ckpt文件（resnet50-best.ckpt）到当前路径的./BestCheckPoint下。

由于预训练模型全连接层（fc）的输出大小（对应参数num_classes）为1000， 为了成功加载预训练权重，我们将模型的全连接输出大小设置为默认的1000。CIFAR10数据集共有10个分类，在使用该数据集进行训练时，需要将加载好预训练权重的模型全连接层输出大小重置为10。

此处我们展示了5个epochs的训练过程，如果想要达到理想的训练效果，建议训练80个epochs。

可视化模型预测
定义visualize_model函数，使用上述验证精度最高的模型对CIFAR-10测试数据集进行预测，并将预测结果可视化。若预测字体颜色为蓝色表示为预测正确，预测字体颜色为红色则表示预测错误。

由上面的结果可知，5个epochs下模型在验证数据集的预测准确率在70%左右，即一般情况下，6张图片中会有2张预测失败。如果想要达到理想的训练效果，建议训练80个epochs。

定义visualize_model函数，使用上述验证精度最高的模型对CIFAR-10测试数据集进行预测，并将预测结果可视化。若预测字体颜色为蓝色表示为预测正确，预测字体颜色为红色则表示预测错误。

由上面的结果可知，5个epochs下模型在验证数据集的预测准确率在70%左右，即一般情况下，6张图片中会有2张预测失败。如果想要达到理想的训练效果，建议训练80个epochs。