基于ResNet50網(wǎng)絡的十種魚類圖像分類識別研究

王文成 蔣慧 喬倩 祝捍皓 鄭紅

[摘要]魚類識別在漁業(yè)資源研究、魚類知識科普、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工、魚類稀有物種保護等領域有著廣泛的應用前景。為了準確對采集的圖像進行分類識別，提出一種基于Keras深度學習框架的魚類圖像識別算法，以ResNet50為基礎網(wǎng)絡框架，使用混淆矩陣優(yōu)化分類器對圖像的自動分類模型。利用該模型對10種魚類進行分類識別，結(jié)果顯示正確識別率達到了93.33%。

[關(guān)鍵詞]深度學習;ResNet50網(wǎng)絡;混淆矩陣;Keras框架;魚類圖像識別

[中圖分類號]TP391.41 [文獻標識碼]A

21世紀計算機技術(shù)迅速發(fā)展，人工智能滲透到各個領域。 機器視覺是人工智能領域的一個重要分支，它主要用于模仿人類視覺功能的機器，通過對目標圖像進行特征提取并加以分析理解，最終實現(xiàn)目標的分類識別。目前機器視覺技術(shù)已經(jīng)被用到多字體漢字識別、中藥飲片圖像識別、車標識別算法研究等領域。魚類識別在漁業(yè)資源研究、魚類知識科普、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工、魚類稀有物種保護、等領域有著廣泛的應用前景。近年來，國內(nèi)外學者針對基于機器視覺技術(shù)在魚類分類識別上的應用進行了諸多的研究，分類識別的方法涉及到基于特征值、相關(guān)系數(shù)法、分級分類法、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法。

C.Spampinato等通過利用灰度直方圖的統(tǒng)計矩提取的紋理特征平均正確識別率約為92%。杜偉東等利用基于支持向量機結(jié)合聲散射數(shù)據(jù)決策層融合方法，對魚類進行圖像分類識別，準確率在 90%以上。張俊龍等提出基于一種深度學習的海底觀測視頻中魚類識別方法，首先利用背景差分法過濾掉不包含魚類的圖片，對海洋魚類識別準確率的幅度提升了23%。

從已報道的研究結(jié)果中可以了解到，在各項分類方法中，特征值識別算法簡單、易于操作，但是識別率不高;相關(guān)系數(shù)識別，算法簡潔，識別準確率也較高，但應用范圍窄;分級分類算法運算量太大;支持向量機算法靈活多變，識別率很高，但是存在對大規(guī)模訓練樣本難以實施、而且需要手動選擇特征值問題;相比較來說卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network， CNN）具備自主學習能力，魯棒性比較好。但CNN需要獲取大量的訓練數(shù)據(jù)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)的增加，計算復雜度提高，訓練模型的周期增長。隨著網(wǎng)絡的深入，訓練集準確度出現(xiàn)降低現(xiàn)象，影響識別效果和準確性。

基于上述分析，本文提出一種基于Keras深度學習框架的魚類圖像識別算法，使用混淆矩陣（Confusion matrix）清晰的輸出識別數(shù)量，softmax概率分類器輸出識別的準確率，對巴鰹魚、大菱鲆、頜針魚、黑鯛魚、黃鰭鯛、金錢魚、鱸魚、綠鰭魚、銀鯧魚、鯔魚10種魚進行分類 和識別進行探索研究。

1技術(shù)路線

Y.Lecun等人提出最初將深度學習應用在目標識別中。在CNN的深度結(jié)構(gòu)中，每個模塊包含卷積層和池化層，這些模塊是逐個堆疊。卷積層共享權(quán)重，池化層通過對卷積層的輸出進行采樣來降低下一層的數(shù)據(jù)速率。因此，圖像可以用作直接輸入，繁瑣的特征提取過程得以消除。

1.1 ResNet結(jié)構(gòu)圖

在CNN的深度結(jié)構(gòu)中，隨著網(wǎng)絡層的深入，會出現(xiàn)梯度耗散和梯度爆炸問題，導致訓練集準確率下降。這一問題可以通過殘差網(wǎng)絡解決，使得網(wǎng)絡的性能在深度增加的同時也得以提升。圖1為殘差塊結(jié)構(gòu)圖，其中ResNet包含了兩種映射：一種是身份映射，是指圖1中的曲線，另一種是殘差映射，指的是除了“曲線”之外的部分，所以最終輸出為，身份映射，顧名思義，是指自身，它是x的公式，殘差映射是指“差”，即x，y所以殘差指的是F（x）。

1.2 ResNet50網(wǎng)絡模型

ResNet50中包含了49個卷積層和1個全連階層，其中，第二至第五階段中的ID BLOCK x2代表的是兩個不改變尺寸的殘差塊，CONV BLOCK代表的是添加尺度的殘差塊，每個殘差塊包含三個卷積層，因此有1 + 3×（3+4+6+3） = 49個卷積層，結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2中的CONV是卷積操作的卷積層，Batch Norm是批量正則化處理，Relu是激活函數(shù)，MAX POOL表示最大池化操作，AVG POOL表示全局平均池化層操作，stage1到stage5表示殘差塊。輸入數(shù)據(jù)的大小為256 × 256 × 3，由于ResNet50神經(jīng)網(wǎng)絡輸入數(shù)據(jù)大小為224 × 224 × 3，所以需要在輸入數(shù)據(jù)前面進行圖像預處理，把大小不規(guī)格數(shù)據(jù)的裁剪成指定的大小的數(shù)據(jù)，進行歸一化處理，針對整個訓練集圖片，每個通道平均減去訓練集的通道平均值。經(jīng)過殘差塊的連續(xù)卷積運算后，圖像像素矩陣的通道數(shù)量越來越深，然后通過Flatten圖層將圖像像素Matrix的大小更改為batch_size×2048。最后，圖像像素矩陣大小輸入到完整連接層FC[14]，相應的類別概率由softmax分類器輸出。

1.3? ? softmax分類器和混淆矩陣

分類問題中使用的softmax函數(shù)可以用下面的式（1）表示。

exp（x）是以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)。假如等式（1）在輸出層中有m個神經(jīng)元，并且第t個神經(jīng)元的輸出是，如等式（1）所示，softmax函數(shù)的分子是輸入變量的指數(shù)函數(shù)，分母是所有輸入變量的指數(shù)函數(shù)的和。然而，在計算機上運行上述方程存在一定的缺陷，這就是溢出問題。softmax函數(shù)的實現(xiàn)是執(zhí)行指數(shù)函數(shù)，但此時指數(shù)函數(shù)的值很容易變得很大。所以softmax函數(shù)的實現(xiàn)可以像（2）這樣進行改進，這里的C可以使用任何值，但為了防止溢出，通常使用輸入變量的最大值。

混淆矩陣是除了ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC（Area Under Curve）之外的另一個判斷分類好壞程度的方法。

以下有幾個概念需要先說明：

TP（True Positive）： 真實為0，預測也為0

FN（False Negative）： 真實為0，預測為1

FP（False Positive）： 真實為1，預測為0

TN（True Negative）： 真實為1，預測也為1

precision=：預測為0的準確率;

sensitivity=recall=：真實為0的準確率;

f1score = 2* precision* recall / precision + recall

2? ? 實驗

2.1? ? 實驗平臺

實驗平臺是Keras，一個基于Python語言的深度學習框架。硬件環(huán)境為Inter（R） Xeon（R） Silver 4116 CPU @ 2.10GHz，使用Windows Server 2012 R2 Datacenter服務器，基礎配置為Anaconda，Python3.7版本，Python終端進行了OpenCV、Keras環(huán)境的搭建。

2.2? ? 選用的數(shù)據(jù)集

本文采用的數(shù)據(jù)集是自己手動在網(wǎng)絡上收集的圖片和部分自己拍攝所得，有10種魚類，共有圖片908張，10種魚類圖片如圖3所示。分別為巴鰹魚、大菱鲆、頜針魚、黑鯛魚、黃鰭鯛、金錢魚、鱸魚、綠鰭魚、銀鯧魚、鯔魚，按訓練集807

驗證集101分層采樣，并且采取相同的預處理操作，以保證驗證和測試結(jié)果的準確性最后將數(shù)據(jù)分成大小為相同的的批次，方便后續(xù)模型的訓練。

2.3實驗結(jié)果分析

在多分類任務中，不適合使用PR曲線和ROC曲線來進行指標評價，但我們?nèi)钥梢酝ㄟ^混淆矩陣來進行處理?？梢酝ㄟ^matplotlib的matshow（）函數(shù)，分類結(jié)果的好壞能直接顯示出來，圖4展示了混淆矩陣的結(jié)果。

通過圖4我們可以直觀的看出各種魚的數(shù)量，分別為頜針魚62、鯔魚135、金錢魚90、大菱鲆113、銀鯧魚84、黑鯛魚105、鱸魚101、黃鰭鯛93、綠鰭魚75、巴鰹魚32，通過以上數(shù)據(jù)繪制統(tǒng)計表1。

表1顯示了誤差數(shù)據(jù)的圖像結(jié)果，將混淆矩陣的每個值除以相應類別中的圖像總數(shù)。計算出10種魚的f1score分比為頜針魚1.00、鯔魚0.985、金錢魚1.00、大菱鲆1.00、銀鯧魚1.00、黑鯛魚1.00、鱸魚0.99、黃鰭鯛0.877、綠鰭魚0.987、巴鰹魚1.00，通過f1score可以看出分類指標很好。

神經(jīng)網(wǎng)絡中超參數(shù)的取值對模型的性能有很大的影響.實驗中設定學習率為固定的值0.0001，批次大小為4，訓練集數(shù)據(jù)807，驗證集數(shù)據(jù)101，梯度參數(shù)更新方法采用SGD+momentum，迭代次數(shù)6000次，ResNet50模型經(jīng)過30epoch訓練，在訓練集上的準確率在99%以上，在驗證集上正確率為93.33%，模型訓練到20epoch時，訓練集上的誤差幾乎降至為零，驗證集上的誤差也降到了0.2以下，驗證集上的平均誤差為0.28，說明該模型收斂速度較快，識別精度高，驗證集上的準確率較高，誤差比較低。并且模型在驗證集上的誤差比訓練機上的誤差低，說明很好的抑制了過擬合，對圖像識別效果較好，ResNet50模型在訓練集和驗證集上的準確率、誤差如圖5所示。

3 結(jié)語

本文從深度學習的角度出發(fā)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺中的優(yōu)勢，提出了一種基于Keras深度學習框架的魚類圖像識別算法，以及使用混淆矩陣實現(xiàn)分類識別精確度。ResNet50卷積神經(jīng)網(wǎng)絡包含卷積層、批規(guī)范層、池化層、全連接層以及softmax層，采用SGD+momentum優(yōu)化算法對模型參數(shù)進行更新。該模型能夠抑制過擬合，收斂速度較快，訓練時間較短，殘余網(wǎng)絡解決了深度網(wǎng)絡訓練艱難的問題，提高了性能。模型平均準確率為93.33%，模型具有較高的識別精度和魯棒性。該模型不僅可以應用在魚類圖像分類識別中，也可以用于其他動物的圖像分類識別，比如鳥類。

雖然ResNet50模型達到預期的分類識別效果，但是，由于本文采用的數(shù)據(jù)集是自己手動在網(wǎng)絡上收集的圖片和部分自己拍攝所得，背景干擾強度不是很大，而且數(shù)據(jù)集數(shù)量不是很多，以后需要增加更多的圖片數(shù)量進行訓練、驗證，在強背景干擾情況下做出更高的識別精度。

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