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使用 crnn 提取图像特征#xff0c;给出图像好坏的二分类结果#xff0c;写清楚代码备注#xff0c;注释清楚向量维度大小#xff0c;并给出一个可运行的 demo1、GPT-4o
以下是一个使用 CRNN#xff08;Convolutional Recurrent Neural Network#xff09;提取图…prompt
使用 crnn 提取图像特征给出图像好坏的二分类结果写清楚代码备注注释清楚向量维度大小并给出一个可运行的 demo1、GPT-4o
以下是一个使用 CRNNConvolutional Recurrent Neural Network提取图像特征并进行二分类的完整代码示例。我们将使用 PyTorch 框架来实现。代码中会包含详细的注释解释每一步的操作和向量维度变化。 1. 安装依赖
首先确保你已经安装了 PyTorch 和 torchvision。如果没有安装可以使用以下命令安装
pip install torch torchvision2. 代码实现
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms, datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子确保结果可复现
torch.manual_seed(42)# 定义一个简单的自定义数据集用于演示
class SimpleImageDataset(Dataset):def __init__(self, num_samples1000, img_size(32, 32)):self.num_samples num_samplesself.img_size img_sizeself.data []self.labels []# 生成随机图像数据for _ in range(num_samples):# 随机生成图像0-1之间的浮点数img np.random.rand(*img_size).astype(np.float32)# 随机生成标签0 或 1label np.random.randint(0, 2)self.data.append(img)self.labels.append(label)def __len__(self):return self.num_samplesdef __getitem__(self, idx):# 返回图像和标签img self.data[idx]label self.labels[idx]# 将图像转换为 PyTorch 张量并添加通道维度 (1, H, W)img torch.tensor(img).unsqueeze(0) # (1, H, W)label torch.tensor(label).long() # 标签为整数return img, label# 定义 CRNN 模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self, input_channels1, num_classes2):super(CRNN, self).__init__()# 卷积层self.conv nn.Sequential(nn.Conv2d(input_channels, 16, kernel_size3, stride1, padding1), # (B, 16, H, W)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2, 2), # (B, 16, H/2, W/2)nn.Conv2d(16, 32, kernel_size3, stride1, padding1), # (B, 32, H/2, W/2)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2, 2) # (B, 32, H/4, W/4))# RNN 层self.rnn_input_size 32 * (img_size[1] // 4) # RNN 输入大小 通道数 * 宽度self.rnn nn.LSTM(self.rnn_input_size, 128, batch_firstTrue, bidirectionalTrue) # 双向 LSTM# 全连接层self.fc nn.Linear(128 * 2, num_classes) # 双向 LSTM 输出大小为 128 * 2def forward(self, x):# 输入 x 的形状: (B, C, H, W)batch_size x.size(0)# 卷积层x self.conv(x) # (B, 32, H/4, W/4)# 调整形状以适配 RNN 输入x x.permute(0, 2, 3, 1) # (B, H/4, W/4, 32)x x.view(batch_size, -1, self.rnn_input_size) # (B, H/4, 32 * W/4)# RNN 层x, _ self.rnn(x) # (B, H/4, 128 * 2)# 取最后一个时间步的输出x x[:, -1, :] # (B, 128 * 2)# 全连接层x self.fc(x) # (B, num_classes)return x# 设置超参数
img_size (32, 32) # 图像大小
batch_size 16
num_epochs 5
learning_rate 0.001# 创建数据集和数据加载器
dataset SimpleImageDataset(num_samples1000, img_sizeimg_size)
dataloader DataLoader(dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue)# 初始化模型、损失函数和优化器
model CRNN(input_channels1, num_classes2)
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lrlearning_rate)# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):model.train()total_loss 0for images, labels in dataloader:# 前向传播outputs model(images)loss criterion(outputs, labels)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()total_loss loss.item()print(fEpoch [{epoch1}/{num_epochs}], Loss: {total_loss/len(dataloader):.4f})# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():# 从数据集中取一个样本进行测试test_img, test_label dataset[0]test_img test_img.unsqueeze(0) # 添加 batch 维度 (1, 1, H, W)output model(test_img)predicted_label torch.argmax(output, dim1).item()print(fTrue Label: {test_label}, Predicted Label: {predicted_label})# 可视化测试图像plt.imshow(test_img.squeeze(0).squeeze(0), cmapgray)plt.title(fPredicted: {predicted_label}, True: {test_label})plt.show()3. 代码说明 数据集: 使用了一个简单的自定义数据集 SimpleImageDataset生成随机图像和二分类标签。图像大小为 (32, 32)标签为 0 或 1。 CRNN 模型: 卷积层提取图像的空间特征。RNN 层LSTM处理序列特征输入为卷积层输出的特征序列。全连接层将 RNN 的输出映射到二分类结果。 训练: 使用交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss。优化器为 Adam。 测试: 从数据集中取一个样本使用训练好的模型进行预测并可视化结果。 4. 运行结果
运行代码后你会看到训练过程中的损失值以及测试样本的预测结果和真实标签。测试图像会以灰度图形式显示。 如果你有任何问题或需要进一步的帮助请随时告诉我
2、豆包-1.5pro
下面是一个基于PyTorch框架实现的使用CRNNConvolutional Recurrent Neural Network进行图像二分类的示例代码。这个示例假设输入图像为正方形且为灰度图。对于彩色图像可以简单修改卷积层以便处理3通道数据。
1. 引入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
from PIL import Image# 用于图像预处理
transform transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.Grayscale(),transforms.ToTensor(),# 将图像数据标准化到[-1, 1]transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])2. 定义CRNN模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self):super(CRNN, self).__init__()# 卷积层1输入通道数1灰度图输出通道数16卷积核大小3x3步长1填充1self.conv1 nn.Conv2d(1, 16, kernel_size3, stride1, padding1)self.relu1 nn.ReLU()# 最大池化层1窗口大小2x2步长2self.pool1 nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2)# 卷积层2输入通道数16输出通道数32卷积核大小3x3步长1填充1self.conv2 nn.Conv2d(16, 32, kernel_size3, stride1, padding1)self.relu2 nn.ReLU()# 最大池化层2窗口大小2x2步长2self.pool2 nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2)# 展平层将多维张量展平为一维self.flatten nn.Flatten()# RNN层这里使用GRU输入特征维度32 * 8 * 8 隐藏层维度641层self.gru nn.GRU(input_size32 * 8 * 8, hidden_size64, num_layers1, batch_firstTrue)# 全连接层将GRU输出的64维向量映射到2维2个类别self.fc nn.Linear(64, 2)def forward(self, x):x self.pool1(self.relu1(self.conv1(x)))x self.pool2(self.relu2(self.conv2(x)))x self.flatten(x)x x.unsqueeze(1)x, _ self.gru(x)# 只取GRU最后一个时刻的输出x x[:, -1, :]x self.fc(x)return x3. 定义训练过程
# 创建数据加载器假设数据按类别存放在data/train目录下
train_dataset ImageFolder(rootdata/train, transformtransform)
train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size32, shuffleTrue)# 创建模型实例
model CRNN()# 定义损失函数和优化器
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 训练模型
num_epochs 10
for epoch in range(num_epochs):running_loss 0.0correct 0total 0for i, data in enumerate(train_loader, 0):inputs, labels dataoptimizer.zero_grad()outputs model(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss loss.item()_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(fEpoch {epoch 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}, fAccuracy: {correct / total * 100}%)4. 定义预测过程
# 创建测试集数据加载器假设数据按类别存放在data/test目录下
test_dataset ImageFolder(rootdata/test, transformtransform)
test_loader DataLoader(test_dataset, batch_size32, shuffleFalse)# 评估模型
correct 0
total 0
with torch.no_grad():for data in test_loader:images, labels dataoutputs model(images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(fAccuracy of the network on the test images: {correct / total * 100}%)def predict_single_image(image_path, model):img Image.open(image_path).convert(L)img transform(img).unsqueeze(0)with torch.no_grad():output model(img)_, predicted torch.max(output.data, 1)return predicted.item()5. 运行预测
# 预测单个图像这里假设image.jpg是需要预测的图像
predicted_class predict_single_image(image.jpg, model)
print(fPredicted class for single image: {predicted_class})
代码说明
图像预处理使用transforms.Compose将图像调整大小为32x32转换为灰度图然后转换为张量并进行标准化。CRNN模型 卷积层部分使用了两个Conv2d层和对应的ReLU激活函数以及MaxPool2d池化层进行特征提取。Conv2d层用于学习图像的局部特征池化层用于降低数据维度。RNN层部分将卷积层输出的数据展平后输入到GRU层学习序列特征此处将图像数据看成一个序列。全连接层将GRU层的输出映射到2个类别输出最终的分类结果。 训练过程 加载训练数据集使用ImageFolder和DataLoader按批次加载数据。定义损失函数CrossEntropyLoss和优化器Adam。在每个epoch中前向传播计算损失反向传播更新模型参数并打印每个epoch的损失和准确率。 预测过程 加载测试数据集对测试集进行评估并打印准确率。predict_single_image函数用于对单个图像进行预测返回预测的类别。
请确保安装了torch、torchvision和Pillow库可以使用以下命令安装
pip install torch torchvision pillow测试和训练数据集的目录结构应如下
data/
├── train/
│ ├── good_images/
│ │ ├── image1.jpg
│ │ ├── image2.jpg
│ │ └──...
│ └── bad_images/
│ ├── image3.jpg
│ ├── image4.jpg
│ └──...
└── test/├── good_images/│ ├── image5.jpg│ ├── image6.jpg│ └──...└── bad_images/├── image7.jpg├── image8.jpg└──...在实际应用中你可以根据具体的数据集和任务需求调整模型架构、超参数等。
3、Qwen-2.5
好的下面是一个使用CRNN卷积循环神经网络提取图像特征并用于二分类任务的PyTorch示例代码。我们将使用一个简单的CRNN模型来实现这个任务。代码中会包含详细的注释说明每一步的操作和向量维度的变化。
首先确保你已经安装了必要的库
pip install torch torchvision以下是完整的代码示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader# 定义CRNN模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes2, input_size1024, hidden_size512, num_layers2):super(CRNN, self).__0__init__()self.num_classes num_classesself.hidden_size hidden_sizeself.num_layers num_layers# 卷积层self.conv nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size(3, 3), padding(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size(2, 2), stride(2, 2)), # (B, 64, H/2, W/2)nn.Conv2d(64, 128, kernel_size(3, 3), padding(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size(2, 2), stride(2, 2)), # (B, 128, H/4, W/4)nn.Conv2d(128, 256, kernel_size(3, 3), padding(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size(2, 2), stride(2, 2)), # (B, 256, H/8, W/8)nn.Conv2d(256, 512, kernel_size(3, 3), padding(1, 1)),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size(2, 2), stride(2, 2)) # (B, 512, H/16, W/16))# 计算经过卷积层后的输出尺寸self.fc_input_size 512 * (32 // 16) * (32 // 16) # 假设输入图像大小为 (B, 3, 32, 32)# 全连接层self.fc nn.Linear(self.fc_input_size, input_size)# 循环层self.lstm nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_firstTrue)# 输出层self.fc_out nn.Linear(hidden_size, num_classes)def forward(self, x):# 卷积层conv_out self.conv(x) # (B, 512, H/16, W/16)batch_size, channels, height, width conv_out.size()# 展平conv_out conv_out.view(batch_size, channels * height, width) # (B, 512*(H/16), W/16)# 全连接层conv_out conv_out.permute(0, 2, 1) # (B, W/16, 512*(H/16))fc_out self.fc(conv_out) # (B, W/16, input_size)# 循环层out, _ self.lstm(fc_out) # (B, W/16, hidden_size)# 取最后一个时间步的输出out out[:, -1, :] # (B, hidden_size)# 输出层out self.fc_out(out) # (B, num_classes)return out# 数据预处理
transform transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载数据集
train_dataset datasets.CIFAR10(root./data, trainTrue, downloadTrue, transformtransform)
test_dataset datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse, downloadTrue, transformtransform)train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size32, shuffleTrue)
test_loader DataLoader(test_dataset, batch_size32, shuffleFalse)# 初始化模型、损失函数和优化器
model CRNN(num_classes2, input_size1024, hidden_size512, num_layers2)
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 训练模型
num_epochs 10
for epoch in range(num_epochs):model.train()for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()outputs model(images)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()if (i 1) % 100 0:print(fEpoch [{epoch1}/{num_epochs}], Step [{i1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f})# 验证模型model.eval()with torch.no_grad():correct 0total 0for images, labels in test_loader:outputs model(images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(fEpoch [{epoch1}/{num_epochs}], Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%)# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), crnn_model.pth)代码说明 CRNN模型定义 卷积层使用四个卷积层每个卷积层后跟着一个ReLU激活函数和一个最大池化层。全连接层将卷积层的输出展平后通过一个全连接层。循环层使用LSTM层处理时间序列数据。输出层将LSTM的输出通过一个全连接层得到最终的分类结果。 数据预处理 使用transforms对图像进行标准化和resize操作。 数据加载 使用datasets.CIFAR10加载CIFAR-10数据集并创建数据加载器。 训练和验证 在每个epoch中先对模型进行训练然后在测试集上进行验证计算分类准确率。 保存模型 训练完成后保存模型的参数到文件。
希望这个示例对你有帮助如果有任何问题欢迎随时提问。
4、deepseek-r1:
以下是一个使用CRNN卷积递归神经网络进行图像分类的完整代码示例包括详细的注释和可运行的demo。代码使用PyTorch框架实现。
1. 环境要求
Python 3.xPyTorch 1.xtorchvisionmatplotlib可选用于可视化
2. 代码实现
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义CRNN模型
class CRNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(CRNN, self).__init__()# CNN部分self.cnn nn.Sequential(# 第一层卷积nn.Conv2d(in_channels3, out_channels32, kernel_size3, stride1, padding1),# 输出维度(32, 224, 224)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2),# 输出维度(32, 112, 112)# 第二层卷积nn.Conv2d(in_channels32, out_channels64, kernel_size3, stride1, padding1),# 输出维度(64, 112, 112)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2)# 输出维度(64, 56, 56))# RNN部分self.rnn nn.Sequential(# LSTM层nn.LSTM(input_size64*56, hidden_size128, num_layers2, batch_firstTrue))# 分类器self.fc nn.Linear(128, num_classes)def forward(self, x):# CNN特征提取x self.cnn(x) # 输出维度(batch_size, 64, 56, 56)# 将CNN输出展平并调整维度以适应RNNbatch_size x.size(0)x x.view(batch_size, -1, 64*56) # 输出维度(batch_size, 56, 64*56)# RNN处理x, _ self.rnn(x) # 输出维度(batch_size, 56, 128)# 取最后一个时间步的输出x x[:, -1, :] # 输出维度(batch_size, 128)# 分类x self.fc(x) # 输出维度(batch_size, num_classes)return x# 定义数据预处理
transform transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean[0.485, 0.456, 0.406],std[0.229, 0.224, 0.225])
])# 自定义数据集假设数据分为good和bad两类
class ImageDataset(Dataset):def __init__(self, root_dir, transformNone):self.root_dir root_dirself.transform transformself.images []self.labels []# 加载good图像good_dir f{root_dir}/goodfor img_name in os.listdir(good_dir):if img_name.endswith(.jpg):self.images.append(f{good_dir}/{img_name})self.labels.append(0) # good为0# 加载bad图像bad_dir f{root_dir}/badfor img_name in os.listdir(bad_dir):if img_name.endswith(.jpg):self.images.append(f{bad_dir}/{img_name})self.labels.append(1) # bad为1def __len__(self):return len(self.images)def __getitem__(self, idx):img_path self.images[idx]label self.labels[idx]image Image.open(img_path).convert(RGB)if self.transform:image self.transform(image)return image, label# 数据加载
train_dataset ImageDataset(root_dirpath_to_train_data, transformtransform)
val_dataset ImageDataset(root_dirpath_to_val_data, transformtransform)
test_dataset ImageDataset(root_dirpath_to_test_data, transformtransform)train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size32, shuffleTrue, num_workers4)
val_loader DataLoader(val_dataset, batch_size32, shuffleFalse, num_workers4)
test_loader DataLoader(test_dataset, batch_size32, shuffleFalse, num_workers4)# 初始化模型
model CRNN(num_classes2)# 定义损失函数和优化器
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 训练循环
num_epochs 10for epoch in range(num_epochs):model.train()running_loss 0.0for images, labels in train_loader:# 前向传播outputs model(images)loss criterion(outputs, labels)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()running_loss loss.item()# 打印训练损失print(fEpoch [{epoch1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader)})# 验证model.eval()val_loss 0.0val_correct 0with torch.no_grad():for images, labels in val_loader:outputs model(images)loss criterion(outputs, labels)val_loss loss.item()_, predicted torch.max(outputs.data, 1)val_correct (predicted labels).sum().item()val_accuracy val_correct / len(val_dataset)print(fValidation Loss: {val_loss/len(val_loader)}, Accuracy: {val_accuracy})# 测试
model.eval()
test_correct 0
with torch.no_grad():for images, labels in test_loader:outputs model(images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)test_correct (predicted labels).sum().item()test_accuracy test_correct / len(test_dataset)
print(fTest Accuracy: {test_accuracy})# 可视化示例
def visualize_example():# 加载测试图像test_images, test_labels next(iter(test_loader))outputs model(test_images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)plt.figure(figsize(16, 8))for i in range(4):plt.subplot(2, 4, i1)img test_images[i].numpy().transpose(1, 2, 0)img (img * [0.229, 0.224, 0.225]) [0.485, 0.456, 0.406]plt.imshow(img)plt.title(fPredicted: {predicted[i].item()}, Actual: {test_labels[i].item()})plt.axis(off)plt.show()visualize_example()3. 代码说明
1. 模型结构
CNN部分用于提取图像特征包含两个卷积层和两个最大池化层。RNN部分使用LSTM处理序列特征提取时序信息。分类器全连接层用于最终分类。
2. 数据预处理
图像resize到224x224转换为Tensor标准化处理
3. 数据集
自定义数据集类ImageDataset支持自定义数据路径。数据分为good和bad两类分别对应标签0和1。
4. 训练与验证
使用交叉熵损失函数CrossEntropyLoss优化器选择Adam每个epoch进行训练和验证打印损失和准确率。
5. 测试与可视化
在测试集上评估模型性能。随机选择4张测试图像进行可视化显示预测结果与真实标签。
4. 使用说明
替换path_to_train_data、path_to_val_data和path_to_test_data为实际数据路径。确保数据目录结构如下train_data/good/img1.jpgimg2.jpg...bad/imgA.jpgimgB.jpg...
val_data/good/...bad/...
test_data/good/...bad/...运行代码训练模型并查看结果。
5. 依赖安装
pip install torch torchvision matplotlib希望这段代码对您有所帮助如果需要进一步调整或优化可以根据具体需求修改网络结构、优化器参数或数据预处理步骤。
