论文提出的模型主要基于对传统DenseNet架构的改进和复兴，通过一系列创新设计，旨在提升模型性能并优化其计算效率，提出了RDNet模型。该模型的主要特点和改进点：
1. 强调并优化连接操作（Concatenation）
论文首先强调了DenseNet中连接操作（Concatenation）的重要性，并通过广泛的实验验证了连接操作在性能上能够超越传统的加法快捷连接（Additive Shortcut）。这一发现促使研究者们重新审视并优化DenseNet的连接机制。
2. 扩大中间通道维度
为了进一步提升模型性能，论文提出通过调整扩展比（Expansion Ratio, ER）来增大中间张量（Tensor）的尺寸，使其超过输入维度。传统方法中，ER主要用于调整输入和输出维度，但在这篇论文中，ER被重新设计为与输入维度成比例，即ER与增长率（Growth Rate, GR）解耦。这种设计使得在非线性处理之前能够更充分地丰富特征，同时为了管理由此产生的计算需求，将GR减半（例如从120减少到60），从而在不影响准确性的前提下控制计算量。
3. 记忆高效的DenseNet设计
为了优化DenseNet的架构设计，论文采用了更加内存高效的设计策略，通过丢弃无效组件并增强架构和块设计，同时保持DenseNet的核心连接机制不变。这种设计使得模型在保持高性能的同时，也减少了内存占用，提升了处理大规模数据集的能力。
本文使用RDNet模型实现图像分类任务，模型选择rdnet_tiny，在植物幼苗分类任务ACC达到了97%+。
通过这篇文章能让你学到：
- 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？
- 如何实现RDNet模型实现训练？
- 如何使用pytorch自带混合精度？
- 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？
- 如何使用DP多显卡训练？
- 如何绘制loss和acc曲线？
- 如何生成val的测评报告？
- 如何编写测试脚本测试测试集？
- 如何使用余弦退火策略调整学习率？
- 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？
- 如何理解和统计ACC1和ACC5？
- 如何使用EMA？
如果基础薄弱，对上面的这些功能难以理解可以看我的专栏：经典主干网络精讲与实战
这个专栏，从零开始时，一步一步的讲解这些，让大家更容易接受。
安装包
安装timm
使用pip就行，命令：
pip install timm
mixup增强和EMA用到了timm
数据增强Cutout和Mixup
为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令：
pip install torchtoolbox
Cutout实现，在transforms中。
from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
Cutout(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])
需要导入包：from timm.data.mixup import Mixup，
定义Mixup，和SoftTargetCrossEntropy
mixup_fn = Mixup(
mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,
prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',
label_smoothing=0.1, num_classes=12)
criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()
Mixup 是一种在图像分类任务中常用的数据增强技术，它通过将两张图像以及其对应的标签进行线性组合来生成新的数据和标签。
参数详解：
mixup_alpha (float): mixup alpha 值，如果 > 0，则 mixup 处于活动状态。
cutmix_alpha (float)：cutmix alpha 值，如果 > 0，cutmix 处于活动状态。
cutmix_minmax (List[float])：cutmix 最小/最大图像比率，cutmix 处于活动状态，如果不是 None，则使用这个 vs alpha。
如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0
prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。
switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率 。
mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数（每个’batch’，‘pair’（元素对），‘elem’（元素）。
correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正
label_smoothing (float)：将标签平滑应用于混合目标张量。
num_classes (int): 目标的类数。
EMA
EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。在深度学习中的做法是保存历史的一份参数，在一定训练阶段后，拿历史的参数给目前学习的参数做一次平滑。具体实现如下：
import logging
from collections import OrderedDict
from copy import deepcopy
import torch
import torch.nn as nn
_logger = logging.getLogger(__name__)
class ModelEma:
def __init__(self, model, decay=0.9999, device='', resume=''):
# make a copy of the model for accumulating moving average of weights
self.ema = deepcopy(model)
self.ema.eval()
self.decay = decay
self.device = device # perform ema on different device from model if set
if device:
self.ema.to(device=device)
self.ema_has_module = hasattr(self.ema, 'module')
if resume:
self._load_checkpoint(resume)
for p in self.ema.parameters():
p.requires_grad_(False)
def _load_checkpoint(self, checkpoint_path):
checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')
assert isinstance(checkpoint, dict)
if 'state_dict_ema' in checkpoint:
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint['state_dict_ema'].items():
# ema model may have been wrapped by DataParallel, and need module prefix
if self.ema_has_module:
name = 'module.' + k if not k.startswith('module') else k
else:
name = k
new_state_dict[name] = v
self.ema.load_state_dict(new_state_dict)
_logger.info("Loaded state_dict_ema")
else:
_logger.warning("Failed to find state_dict_ema, starting from loaded model weights")
def update(self, model):
# correct a mismatch in state dict keys
needs_module = hasattr(model, 'module') and not self.ema_has_module
with torch.no_grad():
msd = model.state_dict()
for k, ema_v in self.ema.state_dict().items():
if needs_module:
k = 'module.' + k
model_v = msd[k].detach()
if self.device:
model_v = model_v.to(device=self.device)
ema_v.copy_(ema_v * self.decay + (1. - self.decay) * model_v)
加入到模型中。
#初始化
if use_ema:
model_ema = ModelEma(
model_ft,
decay=model_ema_decay,
device='cpu',
resume=resume)
# 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights
def train():
optimizer.step()
if model_ema is not None:
model_ema.update(model)
# 将model_ema传入验证函数中
val(model_ema.ema, DEVICE, test_loader)
针对没有预训练的模型，容易出现EMA不上分的情况，这点大家要注意啊！
项目结构
RDNet_Demo
├─data1
│ ├─Black-grass
│ ├─Charlock
│ ├─Cleavers
│ ├─Common Chickweed
│ ├─Common wheat
│ ├─Fat Hen
│ ├─Loose Silky-bent
│ ├─Maize
│ ├─Scentless Mayweed
│ ├─Shepherds Purse
│ ├─Small-flowered Cranesbill
│ └─Sugar beet
├─models
│ └─rdnet.py
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─train.py
└─test.py
mean_std.py：计算mean和std的值。
makedata.py：生成数据集。
train.py：训练RDNet模型
models：来源官方代码。
计算mean和std
为了使模型更加快速的收敛，我们需要计算出mean和std的值，新建mean_std.py,插入代码：
from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transforms
def get_mean_and_std(train_data):
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,
pin_memory=True)
mean = torch.zeros(3)
std = torch.zeros(3)
for X, _ in train_loader:
for d in range(3):
mean[d] += X[:, d, :, :].mean()
std[d] += X[:, d, :, :].std()
mean.div_(len(train_data))
std.div_(len(train_data))
return list(mean.numpy()), list(std.numpy())
if __name__ == '__main__':
train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())
print(get_mean_and_std(train_dataset))
数据集结构：
运行结果：
([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])
把这个结果记录下来，后面要用！
生成数据集
我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的
data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet
pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式，格式是
├─data
│ ├─val
│ │ ├─Black-grass
│ │ ├─Charlock
│ │ ├─Cleavers
│ │ ├─Common Chickweed
│ │ ├─Common wheat
│ │ ├─Fat Hen
│ │ ├─Loose Silky-bent
│ │ ├─Maize
│ │ ├─Scentless Mayweed
│ │ ├─Shepherds Purse
│ │ ├─Small-flowered Cranesbill
│ │ └─Sugar beet
│ └─train
│ ├─Black-grass
│ ├─Charlock
│ ├─Cleavers
│ ├─Common Chickweed
│ ├─Common wheat
│ ├─Fat Hen
│ ├─Loose Silky-bent
│ ├─Maize
│ ├─Scentless Mayweed
│ ├─Shepherds Purse
│ ├─Small-flowered Cranesbill
│ └─Sugar beet
新增格式转化脚本makedata.py,插入代码：
import glob
import os
import shutil
image_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):
print('true')
#os.rmdir(file_dir)
shutil.rmtree(file_dir)#删除再建立
os.makedirs(file_dir)
else:
os.makedirs(file_dir)
from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:
file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
file_class=os.path.join(train_root,file_class)
if not os.path.isdir(file_class):
os.makedirs(file_class)
shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)
for file in val_files:
file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
file_class=os.path.join(val_root,file_class)
if not os.path.isdir(file_class):
os.makedirs(file_class)
shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)
完成上面的内容就可以开启训练和测试了。
![【解决ERROR】usage:conda [-h][-V] command... conda:error:unrecognized arguments](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/910327c89610460da5a6129b207a0925.png)
