Hugging Face应用——图像识别

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利用人工智能解决音频、视觉和语言问题。音频分类、图像分类、物体检测、问答、总结、文本分类、翻译等均有大量模型进行参考。

Eg1: 图像识别

图像分类是为整个图像分配标签或类别的任务。每张图像预计只有一个类别。图像分类模型将图像作为输入并返回有关图像所属类别的预测

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借助该transformers库，可以使用image-classification管道来推断图像分类模型。在不提供模型ID时，默认使用google/vit-base-patch16-224进行初始化pipeline。调用pipeline管道时，只需要指定路径、http链接或PIL(Python Imaging Library)中加载的图标；还可以提供一个top_k参数来确定应返回多少结果

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使用Transformer微调ViT

如何像对句子标记一样对图像进行标记，以便将其传递到Transformer模型进行训练。

将图像分割成子图像块的网格
使用线性投影嵌入每个补丁
每个嵌入的补丁都会成为一个令牌，嵌入补丁的结果序列就是传递给模型的序列

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MLP：Multilayer Perceptron 前向结构的人工神经网络——多层感知器
Embedded Patches 嵌入补丁

如何使用datasets下载和处理的图像分类数据集通过微调预训练的ViT transformer

首先安装软件包

pip install datasets transformers Pillow

加载数据集

使用beans数据集，是健康和非健康豆叶的图片集合

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset('beans')
//DatasetDict({
//    train: Dataset({
//        features: ['image_file_path', 'image', 'labels'],
//        num_rows: 1034
//    })
//    validation: Dataset({
//        features: ['image_file_path', 'image', 'labels'],
//       num_rows: 133
//    })
//    test: Dataset({
//        features: ['image_file_path', 'image', 'labels'],
//        num_rows: 128
//    })
//})

每个数据集中每个示例都有3个特征：

image： PIL图像
image_file_path： str加载的图像文件的路径image
labels：一个datasets.CLassLabel特征，是标签的整数表示

{
  'image': <PIL.JpegImagePlugin ...>,
  'image_file_path': '/root/.cache/.../bean_rust_train.4.jpg',
  'labels': 1
}

ex = ds['train'][400]
image = ex['image']

由于'labels'该数据集的特征是 datasets.features.ClassLabel，我们可以使用它来查找本示例的标签 ID 的相应名称

labels = ds['train'].features['labels']

// ClassLabel(num_classes=3, names=['angular_leaf_spot', 'bean_rust', 'healthy'], names_file=None, id=None)

使用int2str 函数来打印示例的类标签

labels.int2str(ex['labels'])

// 'bean_rust'

上面图片叶子感染了“豆锈病”，是一种豆科植物的严重疾病

编写一个函数显示每个类的示例网格：

import random
from PIL import ImageDraw, ImageFont, Image

def show_examples(ds, seed: int = 1234, examples_per_class: int = 3, size=(350, 350)):

    w, h = size
    labels = ds['train'].features['labels'].names
    grid = Image.new('RGB', size=(examples_per_class * w, len(labels) * h))
    draw = ImageDraw.Draw(grid)
    font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/liberation/LiberationMono-Bold.ttf", 24)

    for label_id, label in enumerate(labels):

        # Filter the dataset by a single label, shuffle it, and grab a few samples
        ds_slice = ds['train'].filter(lambda ex: ex['labels'] == label_id).shuffle(seed).select(range(examples_per_class))

        # Plot this label's examples along a row
        for i, example in enumerate(ds_slice):
            image = example['image']
            idx = examples_per_class * label_id + i
            box = (idx % examples_per_class * w, idx // examples_per_class * h)
            grid.paste(image.resize(size), box=box)
            draw.text(box, label, (255, 255, 255), font=font)

    return grid

show_examples(ds, seed=random.randint(0, 1337), examples_per_class=3)

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角叶斑：有不规则的棕色斑块
豆锈病：有圆形棕色斑点，周围有白黄色环
健康：……看起来很健康

加载ViT特征提取器

现在知道图像是什么样子，并且更好地理解我们要解决的问题。让我们看看如何为我们的模型准备这些图像！

当训练 ViT 模型时，特定的转换将应用于输入到其中的图像。对图像使用错误的转换，模型将无法理解它所看到的内容！🖼➡️🔢

为了确保我们应用正确的转换，我们将使用ViTFeatureExtractor与我们计划使用的预训练模型一起保存的配置进行初始化。在我们的例子中，我们将使用google/vit-base-patch16-224-in21k模型，因此让我们从 Hugging Face Hub 加载其特征提取器。

from transformers import ViTFeatureExtractor

model_name_or_path = 'google/vit-base-patch16-224-in21k'
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path)

//ViTFeatureExtractor {
//  "do_normalize": true,
//  "do_resize": true,
//  "feature_extractor_type": "ViTFeatureExtractor",
//  "image_mean": [
//    0.5,
//    0.5,
//    0.5
//  ],
//  "image_std": [
//    0.5,
//    0.5,
//    0.5
//  ],
//  "resample": 2,
//  "size": 224
//}

要处理图像，只需将其传递给特征提取器的调用函数即可。这将返回一个包含的字典pixel values，它是要传递给模型的数字表示形式

默认情况下，您会得到一个 NumPy 数组，但如果添加参数return_tensors='pt'，您将得到torch张量…张量的形状是(1, 3, 224, 224)

feature_extractor(image, return_tensors='pt')

//{
//  'pixel_values': tensor([[[[ 0.2706,  0.3255,  0.3804,  ...]]]])
//}

处理数据集

编写一个函数，读取图像并将其转换为输入——>处理数据集中的单个示例

def process_example(example):
    inputs = feature_extractor(example['image'], return_tensors='pt')
    inputs['labels'] = example['labels']
    return inputs
  
process_example(ds['train'][0])

//{
//  'pixel_values': tensor([[[[-0.6157, -0.6000, -0.6078,  ..., ]]]]),
//  'labels': 0
//}

⚠️：虽然可以ds.map立即调用方法并将其应用于每个示例，但在大数据集时会出现性能问题。故在每次转换发生于索引示例时应用于示例

ds = load_dataset('beans')

def transform(example_batch):
    # Take a list of PIL images and turn them to pixel values
    inputs = feature_extractor([x for x in example_batch['image']], return_tensors='pt')

    # Don't forget to include the labels!
    inputs['labels'] = example_batch['labels']
    return inputs

也可以直接将其应用到数据集

prepared_ds = ds.with_transform(transform)

每次从数据集中获取示例时，都会实时应用转换

prepared_ds['train'][0:2]

//{
//  'pixel_values': tensor([[[[-0.6157, -0.6000, -0.6078,  ..., ]]]]),
//  'labels': [0, 0]
//}

训练

数据已处理完毕，就可以开始设置训练管道了。

这篇博文使用了 🤗 的 Trainer，但这需要我们首先做一些事情：

定义一个整理函数。
定义评估指标。在训练期间，应评估模型的预测准确性。应该使用compute_metrics相应地定义一个函数。
加载预训练的检查点。需要加载预训练的检查点并正确配置它以进行训练。
定义训练配置。

对模型进行微调后，我们将在评估数据上正确评估它，并验证它确实学会了正确分类图像。

定义我们的数据整理器

批次以字典列表的形式出现，因此可以将它们解压+堆叠到批次张量中。

由于collate_fn将返回一个批处理字典，因此可以**unpack稍后将输入输入到模型中

import torch

def collate_fn(batch):
    return {
        'pixel_values': torch.stack([x['pixel_values'] for x in batch]),
        'labels': torch.tensor([x['labels'] for x in batch])
    }

定义评估指标

数据集的准确性度量可以轻松用于将预测与标签进行比较。下面可以看到如何在 Trainer 将使用的compute_metrics 函数中使用它

import numpy as np
from datasets import load_metric

metric = load_metric("accuracy")
def compute_metrics(p):
    return metric.compute(predictions=np.argmax(p.predictions, axis=1), references=p.label_ids)

加载预训练的模型。我们将添加num_labelsinit，以便模型创建具有正确数量的单元的分类头。

（我们还将包括id2label和label2id映射，以便在 Hub 小部件中具有人类可读的标签。。如果您选择这样做push_to_hub）

from transformers import ViTForImageClassification

labels = ds['train'].features['labels'].names

model = ViTForImageClassification.from_pretrained(
    model_name_or_path,
    num_labels=len(labels),
    id2label={str(i): c for i, c in enumerate(labels)},
    label2id={c: str(i) for i, c in enumerate(labels)}
)

在此之前需要的最后一件事是通过定义来设置训练配置TrainingArguments

其中大多数都是不言自明的，但这里非常重要的是remove_unused_columns=False。这将删除模型调用函数未使用的所有功能。默认情况下，这是True因为通常最好删除未使用的特征列，从而更容易将输入解包到模型的调用函数中。但是，在我们的例子中，我们需要未使用的特征（特别是“图像”）来创建“像素值”。

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
  output_dir="./vit-base-beans",
  per_device_train_batch_size=16,
  evaluation_strategy="steps",
  num_train_epochs=4,
  fp16=True,
  save_steps=100,
  eval_steps=100,
  logging_steps=10,
  learning_rate=2e-4,
  save_total_limit=2,
  remove_unused_columns=False,
  push_to_hub=False,
  report_to='tensorboard',
  load_best_model_at_end=True,
)

接下来便可以开始训练

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    data_collator=collate_fn,
    compute_metrics=compute_metrics,
    train_dataset=prepared_ds["train"],
    eval_dataset=prepared_ds["validation"],
    tokenizer=feature_extractor,
)

Train 🚀

train_results = trainer.train()
trainer.save_model()
trainer.log_metrics("train", train_results.metrics)
trainer.save_metrics("train", train_results.metrics)
trainer.save_state()

Evaluate 📊

metrics = trainer.evaluate(prepared_ds['validation'])
trainer.log_metrics("eval", metrics)
trainer.save_metrics("eval", metrics)

结果如下：

***** eval metrics *****
  epoch                   =        4.0
  eval_accuracy           =      0.985
  eval_loss               =     0.0637
  eval_runtime            = 0:00:02.13
  eval_samples_per_second =     62.356
  eval_steps_per_second   =       7.97