深度學(xué)習(xí) 實驗指導(dǎo)書匯 實驗1-8：手寫數(shù)字識別實驗指導(dǎo)書-基于CNN-Transformer的圖像描述實驗指導(dǎo)書

實驗一手寫數(shù)字識別實驗一手寫數(shù)字識別實驗?zāi)康恼莆站矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理；掌握PyTorch（或其他框架）的基本用法以及構(gòu)建卷積網(wǎng)絡(luò)的基本操作；了解PyTorch（或其他框架）在GPU上的使用方法。實驗要求搭建PyTorch（或其他框架）環(huán)境；構(gòu)建一個規(guī)范的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)；在MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練和評估，實現(xiàn)測試集準(zhǔn)確率達到98%及以上；按規(guī)定時間在課程網(wǎng)站提交實驗報告、代碼以及PPT。實驗原理（以PyTorch為例）PyTorch基本用法：使用PyTorch，必須了解PyTorch：張量的創(chuàng)建與使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建和數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)增強網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建使用torch.autograd自動求梯度模型參數(shù)優(yōu)化模型加載與保存PyTorch的前身是Torch，其底層和Torch框架一樣，但是使用Python重新寫了很多內(nèi)容，不僅更加靈活，支持動態(tài)圖，而且提供了Python接口。它是由Torch7團隊開發(fā)，是一個以Python優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強大的GPU加速，同時還支持動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由卷積層、池化層、激活函數(shù)層交替組合構(gòu)成，因此可將其視為一種層次模型，形象地體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)中“深度”之所在。卷積操作卷積運算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心操作，給定二維的圖像I作為輸入，二維卷積核K，卷積運算可表示為： (1)給定5×5輸入矩陣、3×3卷積核，相應(yīng)的卷積操作如圖1所示。圖1卷積運算在使用TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架時，卷積層會有padding參數(shù)，常用的有兩種選擇，一個是“valid”，一個是“same”。前者是不進行填充，后者則是進行數(shù)據(jù)填充并保證輸出與輸入具有相同尺寸。構(gòu)建卷積或池化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，卷積步長也是一個很重要的基本參數(shù)。它控制了每個操作在特征圖上的執(zhí)行間隔。池化操作池化操作使用某位置相鄰輸出的總體統(tǒng)計特征作為該位置的輸出，常用最大池化（max-pooling）和均值池化（average-pooling）。池化層不包含需要訓(xùn)練學(xué)習(xí)的參數(shù)，僅需指定池化操作的核大小、操作步長以及池化類型。池化操作示意如圖2所示。圖2池化操作激活函數(shù)層卷積操作可視為對輸入數(shù)值進行線性計算發(fā)揮線性映射的作用。激活函數(shù)的引入，則增強了深度網(wǎng)絡(luò)的非線性表達能力，從而提高了模型的學(xué)習(xí)能力。常用的激活函數(shù)有sigmoid、tanh和ReLU函數(shù)。實驗所用工具及數(shù)據(jù)集工具Anaconda、PyTorch（PyTorch安裝教程參考：PyTorch官網(wǎng)：/）數(shù)據(jù)集MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集（下載地址及相關(guān)介紹：/exdb/mnist/）實驗步驟與方法（以PyTorch為例）安裝實驗環(huán)境，包括Anaconda、PyTorch，若使用GPU還需要安裝cuda、cudnn；下載MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集；加載MNIST數(shù)據(jù)；構(gòu)建模型；用class類來建立CNN模型CNN流程： 卷積(Conv2d)->激勵函數(shù)(ReLU)->池化(MaxPooling)->卷積(Conv2d)->激勵函數(shù)(ReLU)->池化(MaxPooling)->展平多維的卷積成的特征圖->接入全連接層(Linear)->輸出創(chuàng)建優(yōu)化器和損失函數(shù)；訓(xùn)練和評估模型。實驗二：基于ViT的CIFAR10圖像分類一、實驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)如何使用深度學(xué)習(xí)框架來實現(xiàn)和訓(xùn)練一個ViT模型，以及ViT中的Attention機制。進一步掌握使用深度學(xué)習(xí)框架完成任務(wù)的具體流程：如讀取數(shù)據(jù)、構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練模型和測試模型等。二、實驗要求基于Python語言和任意一種深度學(xué)習(xí)框架（實驗指導(dǎo)書中使用PyTorch框架進行介紹），從零開始一步步完成數(shù)據(jù)讀取、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、模型訓(xùn)練和模型測試等過程，最終實現(xiàn)一個可以完成基于ViT的CIFAR10圖像分類任務(wù)的程序。在CIFAR10數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練和評估，實現(xiàn)測試集準(zhǔn)確率達到90%以上。按照規(guī)定時間在課程網(wǎng)站上提交實驗報告，代碼和PPT。三、實驗原理ViT相關(guān)概念和原理參考《深度學(xué)習(xí)》課程講授內(nèi)容，VIT首次將Transformer模型運用到計算機視覺領(lǐng)域并且取得了不錯的分類效果，模型架構(gòu)圖如圖1所示。從圖1可以看出VIT只用了Transformer模型的編碼器部分，并未涉及解碼器。ViT架構(gòu)由三部分組成：（1）圖像特征嵌入模塊；（2）Transformer編碼器模塊；（3）MLP分類模塊。ViT的組成模塊詳細介紹如下：圖1ViT的架構(gòu)（1）圖像特征嵌入模塊：標(biāo)準(zhǔn)的ViT模型對圖像的輸入尺寸有要求，必須為224*224，圖像輸入之后首先是需要進行Patch分塊，一般設(shè)置Patch的尺寸為16*16，那么一共能生成(224/16)*(224/16)=196個Patch塊。（2）Transformer編碼器模塊：主要由LayerNorm層、多頭注意力機制、MLP模塊、殘差連接這5個部分組成。其中多頭注意力如圖2所示。圖2多頭注意力（3）MLP模塊：由兩個全連接層加上Dropout層實現(xiàn)。四、實驗所需工具和數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集CIFAR-10（CanadianInstituteforAdvancedResearch-10）是一個常用的計算機視覺數(shù)據(jù)集，由60000張32*32像素的彩色圖片組成，分為10個類別，每個類別有6000張圖片。這個數(shù)據(jù)集包含飛機、汽車、鳥類、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船和卡車等類別。其中，訓(xùn)練集包含50000張圖片，測試集包含10000張圖片。CIFAR-10是一個用于測試圖像分類算法性能的標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集之一，由于圖像尺寸小且類別豐富，因此在計算資源有限的情況下，它通常用于快速驗證和原型設(shè)計。下載地址\h：\h/~kriz/cifar.html\h實驗環(huán)境一臺電腦Python3.XPyTorch深度學(xué)習(xí)框架五、實驗步驟和方法下載數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理構(gòu)建模型：包括Attention結(jié)構(gòu)和整體結(jié)構(gòu)Attention結(jié)構(gòu)ViT整體結(jié)構(gòu)前向MLP網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練模型驗證實驗3自動寫詩實驗?zāi)康睦斫夂驼莆昭h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念及在深度學(xué)習(xí)框架中的實現(xiàn)。掌握使用深度學(xué)習(xí)框架進行文本生成任務(wù)的基本流程：如數(shù)據(jù)讀取、構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練和預(yù)測等。實驗要求基于Python語言和任意一種深度學(xué)習(xí)框架（實驗指導(dǎo)書中使用Pytorch框架進行介紹），完成數(shù)據(jù)讀取、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、模型訓(xùn)練和模型測試等過程，最終實現(xiàn)一個可以自動寫詩的程序。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計要有自己的方案，不能與實驗指導(dǎo)書完全相同。隨意給出首句，如給定“湖光秋月兩相和”，輸出模型續(xù)寫的詩句。也可以根據(jù)自己的興趣，進一步實現(xiàn)寫藏頭詩（不做要求）。要求輸出的詩句盡可能地滿足漢語語法和表達習(xí)慣。實驗提供預(yù)處理后的唐詩數(shù)據(jù)集，包含57580首唐詩（在課程網(wǎng)站下載），也可以使用其他唐詩數(shù)據(jù)集。按規(guī)定時間在課程網(wǎng)站提交實驗報告、代碼以及PPT。實驗原理實驗使用到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要有Embedding、LSTM以及全連接層。在Pytorch中分別定義如下：Classtorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq=False,sparse=False,_weight=None)參數(shù)介紹：num_embeddings:詞匯表的大小。embedding_dim:每個嵌入向量的維度。padding_idx:如果提供的話，輸出遇到此下標(biāo)時用零填充。max_norm:如果提供的話，會對詞嵌入進行歸一化，使它們的范數(shù)小于提供的值。norm_type:對于max_norm選項計算p范數(shù)時的p。scale_grad_by_freq:如果提供的話，會根據(jù)mini-batch中單詞頻率縮放梯度。Classtorch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers=1,bias=True,batch_first=False,dropout=0,bidirectional=False)參數(shù)介紹：input_size:輸入的特征數(shù)目。hidden_size:隱狀態(tài)的特征數(shù)目。num_layers:LSTM的層數(shù)。bias:是否使用偏置。batch_first:是否將batch放在第一維。如果為True，那么輸入輸出的Tensor形式都是(batch,seq_len,num_features)。dropout:如果非零，則除了最后一層，每層的輸出都加個Dropout層。bidirectional:是否使用雙向LSTM。輸入：(注:以下均考慮batch_first為False)intput,形式為(seq_len,batch,input_size)。h_0,形式為(num_layers*num_directions,batch,hidden_size)。c_0,形式為(num_layers*num_directions,batch,hidden_size)。輸出： output，形式為(seq_len,batch,num_directions*hidden_size)。 h_n,形式為(num_layers*num_directions,batch,hidden_size)。 c_n,形式為(num_layers*num_directions,batch,hidden_size)。Classtorch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True)參數(shù)：in_features:每個輸入樣本的大小。out_features:每個輸出樣本的大小。bias:默認(rèn)值True，若設(shè)置為False，這層不會學(xué)習(xí)偏置。四、實驗所用數(shù)據(jù)集及工具實驗提供預(yù)處理過的數(shù)據(jù)集，含有57580首唐詩，每首詩限定在125詞，不足125詞的以</s>填充。數(shù)據(jù)集以npz文件形式保存，包含三個部分：data:詩詞數(shù)據(jù)，將詩詞中的字轉(zhuǎn)化為其在字典中的序號表示。ix2word:序號到字的映射word2ix:字到序號的映射五、實驗步驟與方法實驗可簡單地劃分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練和模型預(yù)測四個步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備defprepareData(): datas=np.load("tang.npz")data=datas['data']ix2word=datas['ix2word'].item()word2ix=datas['word2ix'].item()data=torch.from_numpy(data)dataloader=DataLoader(data,batch_size=16,shuffle=True,num_workers=2) returndataloader,ix2word,word2ix模型構(gòu)建模型構(gòu)建時，需要創(chuàng)建一個繼承自nn.Module的類，在這個類的_init_()中定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在forward中定義前向傳播過程。示例中的模型相當(dāng)簡單，只有Embedding、單層LSTM、全連接層三個網(wǎng)絡(luò)層，同學(xué)們可以自行進行拓展，以獲得更好的效果。示例：classPoetryModel(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_dim):super(PoetryModel,self).__init__()self.hidden_dim=hidden_dimself.embeddings=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=nn.LSTM(embedding_dim,self.hidden_dim,num_layers=1,batch_first=True)self.linear=nn.Linear(self.hidden_dim,vocab_size)defforward(self,input,hidden=None):embeds=self.embeddings(input)#[batch,seq_len]=>[batch,seq_len,embed_dim]batch_size,seq_len=input.size()ifhiddenisNone:h_0=input.data.new(1,batch_size,self.hidden_dim).fill_(0).float()c_0=input.data.new(1,batch_size,self.hidden_dim).fill_(0).float()else:h_0,c_0=hiddenoutput,hidden=self.lstm(embeds,(h_0,c_0))output=self.linear(output)output=output.reshape(batch_size*seq_len,-1)returnoutput,hidden模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練包括定義模型、設(shè)置優(yōu)化器和損失函數(shù)、獲取模型輸出、計算誤差、誤差反向傳播等步驟。deftrain(dataloader,word2ix):#定義模型model=PoetryModel(len(word2ix),embedding_dim=Config.embedding_dim,hidden_dim=Config.hidden_dim)optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=Config.lr)criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss_meter=meter.AverageValueMeter()模型預(yù)測defgenerate(model,start_words,ix2word,word2ix):results=list(start_words)start_words_len=len(start_words)#第一個詞語是<START>input=t.Tensor([word2ix['<START>']]).view(1,1).long()hidden=Nonemodel.eval()withtorch.no_grad():foriinrange(Config.max_gen_len):output,hidden=model(input,hidden) #如果在給定的句首中，input為句首中的下一個字ifi<start_words_len:w=results[i]input=input.data.new([word2ix[w]]).view(1,1)#否則將output作為下一個input進行else:top_index=output.data[0].topk(1)[1][0].item()w=ix2word[top_index]results.append(w)input=input.data.new([top_index]).view(1,1)ifw=='<EOP>':delresults[-1]breakreturnresults基于Transformer的神經(jīng)機器翻譯實驗?zāi)康谋緦嶒炛荚诮榻B基于Transformer的神經(jīng)機器翻譯任務(wù);掌握使用深度學(xué)習(xí)框架搭建基于Transformer機器翻譯模型。實驗要求利用Python語言和深度學(xué)習(xí)框架(本實驗指導(dǎo)書以Pytorch為例)構(gòu)造簡單的機器翻譯模型，以實現(xiàn)英語和漢語的相互轉(zhuǎn)換。評估指標(biāo)BLEU4(BilingualEvaluationUnderstudy4)大于14。(參考文獻:\h/doi/10.3115/1073083.1073135如果選擇做此實驗作業(yè)，按規(guī)定時間在課程網(wǎng)站提交實驗報告、代碼以及PPT。實驗原理模型結(jié)構(gòu)（舉例）采用基于Transformers的seq2seq模型，包括編解碼兩大部分，如下圖，編碼部分是由若干個相同的編碼器組成，解碼部分也是由相同個數(shù)的解碼器組成，與編碼器不同的是，每一個解碼器都會接受最后一個編碼器的輸出。圖1.編碼器-解碼器架構(gòu)模型輸入模型輸入為單個文本序列或一對文本序列(例如，[源文,譯文])?！靶蛄小笨梢允沁B續(xù)的任意跨度的文本，而不是實際語言意義上的句子，即可以是單個句子，也可以是兩個句子組合在一起。通過把給定標(biāo)記對應(yīng)的標(biāo)記嵌入、句子嵌入和位置嵌入求和來構(gòu)造其輸入表示，下圖給出了BERT模型輸入序列的可視化表示，引自《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》。（請注意：本部分僅用BERT模型介紹輸入文本預(yù)處理的過程，BERT模型是一個嵌入模型，只包含文本編碼部分，不包含解碼部分，不適用于生成式任務(wù)）圖2.BERT模型嵌入層架構(gòu)模型輸入包含以下細節(jié)：BERT支持的序列長度最長可達512個token（token是指分詞而不是單詞，例如“Ilovenaturelanguageprocessing.”可以被分詞成“I”，“l(fā)ove”，“nature”，“l(fā)anguage”，“process”，“-ing”，“.”,具體的分規(guī)則由模型本身的詞表決定）。每個序列的第一個標(biāo)記始終會被添加為特殊分類嵌入（[CLS]）。該特殊標(biāo)記對應(yīng)的最終隱藏狀態(tài)（即Transformer的輸出）被用作分類任務(wù)中該序列的總表示，末尾會被添加一個[SEP]截止符，如果在一個batch中有的句子比較短，則需要添加占位符[PAD]。假設(shè)1）中的句子分別為“Iloveyou.”和“Ilovenaturelanguageprocessing.”，設(shè)定序列長度統(tǒng)一為10，那么經(jīng)過分詞后的序列表示如下：“[CLS]”，“I”，“l(fā)ove”，“you”，“.”，“[SEP]”,“[PAD]”,“[PAD]”,“[PAD]”,“[PAD]”“[CLS]”，“I”，“l(fā)ove”，“nature”，“l(fā)anguage”，“process”，“-ing”，“.”,“[PAD]”,“[PAD]”句子對被打包在一起形成一個單獨的序列，可以用兩種方法區(qū)分這些句子：方法一，我們用一個特殊標(biāo)記（[SEP]）將它們分開；方法二，我們給第一個句子的每個標(biāo)記添加一個可訓(xùn)練的句子A嵌入，給第二個句子的每個標(biāo)記添加一個可訓(xùn)練的句子B嵌入。對于單句輸入，我們只使用句子A嵌入。機器翻譯模型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)機器翻譯類模型通常采用自回歸的方式來做預(yù)訓(xùn)練。通過自回歸訓(xùn)練，模型會一個詞一個詞地生成目標(biāo)語言句子，每生成一個詞時都會把前面生成的詞作為輸入，去預(yù)測目標(biāo)序列的后一個詞，通過這種循環(huán)迭代的方式，模型最終可以學(xué)習(xí)出語言間的復(fù)雜對應(yīng)關(guān)系。模型輸出當(dāng)輸入序列的隱狀態(tài)向量在模型內(nèi)部傳遞時，其維度為[bs,seq_length,hidden_dim]，其中bs表示當(dāng)前訓(xùn)練或推理的批大小，也就是batch_size，seq_length表示模型當(dāng)前處理過程中句子序列的長度，也就是序列中token的個數(shù)，如2a中BERT最大支持512，hidden_dim表示序列中的每個token對應(yīng)的隱狀態(tài)維度，一般基本模型為768，較大的模型為1024，大語言模型（如LLaMA）為4096?？梢匀〕鲎詈笠粚咏獯a器輸出的隱狀態(tài)向量為整個模型的輸出，經(jīng)過自回歸預(yù)測頭（自回歸預(yù)測頭通常是一個前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入輸出維度為[hidden_dim,vocab_size]，vocab_size指的是詞表長度，旨在將輸出的隱狀態(tài)通過自回歸預(yù)測頭，再經(jīng)過softmax的歸一化，得到最有可能出現(xiàn)的單詞，作為當(dāng)前詞的預(yù)測）后送入到3.中損失函數(shù)進行訓(xùn)練；如果為推理階段，同樣需要經(jīng)過自回歸預(yù)測頭，通過計算詞表中每個詞的概率得到當(dāng)前詞的輸出。圖3.GPT-1基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu)與應(yīng)用實驗所用工具以及數(shù)據(jù)集本實驗主要針對中英機器翻譯，使用的數(shù)據(jù)庫來自NiuTrans提供的開源中英平行語料庫，包含中、英文各10萬條，如下圖所示。下載地址：/NiuTrans/NiuTrans.SMT/tree/master/sample-data\h數(shù)據(jù)集包含五部分:TM-training-set：TM訓(xùn)練集是用于翻譯模型訓(xùn)練的雙語數(shù)據(jù)，一共提供了199630個句子對作為樣本。包含文件chinese.txt，english.txt，chinese.tree.txt，english.tree.txt，Alignment.txt。Dev-set：Dev集是包含1000個中文句子對和每個中文句子一個參考的英文對應(yīng)翻譯，包含文件：Niu.dev.txt。Test-set：測試集是包含1000個單語句子的測試數(shù)據(jù)文件Niu.test.txt。reference-set：驗證集是測試集的對應(yīng)的英文翻譯供比較使用。包含文件，Niu.test.reference。文件Alignment.txt是chinese.txt，english.txt中對應(yīng)句子的單詞對應(yīng)翻譯，例如：文件“Alignment.txt”的第105行是“0-00-12-23-24-84-95-66-46-57-10”文件“c.txt”的第105行是“愛爾蘭人過去用馬鈴薯作為主食."文件“e.txt”的第105行是“theirishusedtoliveonadietofpotatoes.”“0-1”是指中文中的“愛爾蘭”與相應(yīng)英語句子中的“irish”匹配。本實驗用到的數(shù)據(jù)集已經(jīng)做好了中文分詞，中文的數(shù)據(jù)樣例如下:北約不少飛機不得不攜返航，降低了軍事能力的使用效能，增加了戰(zhàn)斗成本每個詞之間用空格分隔，標(biāo)點符號也算作一個單詞。相應(yīng)的英文樣例如下:manynatoplaneshadtoreturntobaseladenwithmunitions,thusloweringtheefficiencyofuseofmilitarypowerandincreasingthecostsoffighting由于英語中每個單詞之間都有空格并且已經(jīng)從大寫轉(zhuǎn)化成小寫，故不需要分詞。實驗步驟和方法（本部分僅供參考）基于百度飛槳框架的實現(xiàn)可以參考：基于Transformer的機器翻譯-飛槳AIStudio星河社區(qū)()數(shù)據(jù)集加載和處理模型構(gòu)建包含encoder和decoder，需要分別構(gòu)建：Encoder中包含了若干個Encoderlayer，構(gòu)建如下：以下是decoder:以下是前向MLP模型的定義，最后是將encoder和decoder合并到一起，這樣便完成了網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。訓(xùn)練和測試以上為模型訓(xùn)練部分代碼；以上為模型驗證相關(guān)代碼；以上為模型測試相關(guān)代碼，同學(xué)們可以使用測試代碼查看翻譯效果?；赮OLOv5模型的圖像目標(biāo)檢測實驗指導(dǎo)書一、實驗?zāi)康谋緦嶒炛荚谑褂肶OLOv5目標(biāo)檢測模型進行圖像中的目標(biāo)檢測。YOLOv5是一種流行的目標(biāo)檢測模型，采用了單階段（one-stage）檢測方法，具有極高的檢測速度和良好的檢測性能。（1）理解YOLOv5模型的基本原理和工作機制。（2）掌握YOLOv5模型的部署和使用方法。（3）進行基于YOLOv5模型的目標(biāo)檢測實驗，包括模型訓(xùn)練、推理和評估。二、實驗要求（1）基于Python語言和任意一種深度學(xué)習(xí)框架（實驗指導(dǎo)書中使用PyTorch框架進行介紹），從零開始完成數(shù)據(jù)讀取、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、模型訓(xùn)練和模型測試等過程，最終實現(xiàn)一個可以完成基于YOLOv5模型的圖像目標(biāo)檢測的程序。（2）在自定義數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練和評估，實現(xiàn)測試集檢測精度達到90%以上。（3）在規(guī)定時間內(nèi)提交實驗報告、代碼和PPT。三、YOLOv5模型原理YOLOv5主要分為輸入端，backbone、Neck和head(prediction)。backbone是NewCSP-Darknet53。Neck層為SPFF和NewCSP-PAN。Head層為YOLOv3head。YOLOv56.0版本的主要架構(gòu)如下圖所示：實驗所需工具在開始實驗之前，請確保已經(jīng)完成以下準(zhǔn)備工作：安裝Python虛擬環(huán)境（建議使用Anaconda）。安裝PyTorch和torchvision庫。下載YOLOv5源代碼包。五、實驗步驟（以下步驟為YOLOv5安裝配置及訓(xùn)練推理的詳細步驟）。注意：在運行YOLOv5前，先要安裝好Anaconda環(huán)境，具體操作可參考下述Anaconda3的安裝配置及使用教程（詳細過程）：\h/article/details/118442904\h。YOLOv5官方指南\h：\h/quick\h-\hstart/\h。5.1.下載YOLOv55.1.1下載YOLOv5源碼Github地址：/ultralytics/YOLOv5命令行g(shù)itclone到本地工作目錄，等待下載完成：gitclone/ultralytics/YOLOv5YOLOv5代碼目錄架構(gòu)：5.1.2下載YOLOv5預(yù)訓(xùn)練模型可以直接采用已經(jīng)初始訓(xùn)練好的權(quán)重，不需要在本機再做訓(xùn)練。下載地址：/ultralytics/YOLOv5/releases。找到最新的release，點開下面的Assets下載（.pt文件就是模型的權(quán)重文件）。下載后放到Y(jié)OLOv5源碼根目錄，或新建一個weights/目錄中使用：YOLOv5共有四種預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x。使用不同的預(yù)訓(xùn)練模型，效果和精度不一樣，如下圖所示：其中，YOLOv5s目標(biāo)檢測速度最快，因為其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)最少，但相應(yīng)的，檢測效果相比是最差的。而YOLOv5x是檢測效果最好的，參數(shù)最多，但是運行時間上最慢。可以根據(jù)實際需要，例如目標(biāo)檢測場景比較看重速度，就用YOLOv5s.pt。YOLOv5模型在GPU下的效率測試數(shù)據(jù)圖：YOLOv5模型在Coco數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練參數(shù)圖：5.2安裝部署YOLOv5模型源碼下載完后，開始安裝YOLOv5所需模塊。命令行：pipinstall-rrequirements.txt，等待安裝完成即可。如果沒有cuda默認(rèn)安裝的pytorch-cpu版，如果有g(shù)pu可以安裝GPU版：/get-started/locally/，可以提升模型運行速度。也可以打開看下requirements.txt的依賴包：5.3測試YOLOv5使用源碼中的Detect.py即可。（最新版還支持了直接通過Youtube的url進行目標(biāo)檢測。）5.3.1輸入圖像測試通過detect.py對圖像進行目標(biāo)檢測pythondetect.py--source./data/image/bus.jpg（說明：detect.py默認(rèn)使用同目錄下的YOLOv5s.pt模型，如果想用其他的權(quán)重，可以用–weights進行指定。）然后，可以在YOLOv5/runs/detect目錄下找到模型輸出結(jié)果的文件夾：接下來，查看一下源碼自帶的bus.jpg的識別效果：5.3.2Video視頻測試官方源碼自帶沒有視頻demo，我們將待測視頻放到data目錄中即可：然后，通過detect.py對視頻進行目標(biāo)檢測：pythondetect.py--sourcedata/video/dog1.mp4視頻Detect運行速度有些略慢，是因為視頻需要先轉(zhuǎn)換為圖片，再放到模型里處理。5.3.3攝像頭測試使用本機攝像頭測試YOLOv5實時檢測：pythondetect.py--source0之后就會彈出攝像頭頁面，識別到的物體會用不同顏色的方框進行標(biāo)識，同時上面會顯示名稱和概率（置信度）。如果通過攝像頭檢測出識別的物體會打印出來：比如下面的person、cell、phone等。至此，YOLOv5的安裝使用和測試流程都已經(jīng)成功實現(xiàn)。YOLOv5配置簡單，并且識別效率和速度都是很棒的。六、在自定義數(shù)據(jù)集上運行YOLOv5實際上，Github官網(wǎng)的預(yù)訓(xùn)練模型的識別率等也有一定缺陷，并不能很好的直接應(yīng)用在實際工程中，在大多數(shù)應(yīng)用中都需要重新調(diào)整，并基于相應(yīng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練適用于自己項目的模型。參數(shù)調(diào)優(yōu)過程一般要反復(fù)多次進行微調(diào)-訓(xùn)練-測試，最終得出符合需求較優(yōu)的HyperPara，應(yīng)用在項目中。調(diào)整超參數(shù)在data/hyps/hyp.finetune.yaml：最終主要是調(diào)整lr0(學(xué)習(xí)率)為0.0030，同時修改了epoch、batch-size，部分超參數(shù)含義：lr0:0.0032#學(xué)習(xí)率lrf:0.12#余弦退火超參數(shù)(CosineAnnealing）momentum:0.843#學(xué)習(xí)率動量weight_decay:0.00036#權(quán)重衰減系數(shù)warmup_epochs:2.0#預(yù)熱學(xué)習(xí)epochwarmup_momentum:0.5#預(yù)熱學(xué)習(xí)率動量warmup_bias_lr:0.05#預(yù)熱學(xué)習(xí)率box:0.0296#giou損失的系數(shù)cls:0.243#分類損失的系數(shù)cls_pw:0.631#分類BCELoss中正樣本的權(quán)重obj:0.301#有無物體損失的系數(shù)obj_pw:0.911#有無物體BCELoss中正樣本的權(quán)重iou_t:0.2#標(biāo)簽與anchors的iou閾值（iou-training-threshold）當(dāng)然，針對視頻圖像識別中，移動的物體識別率本身就比靜止圖像差，同時運動檢測越劇烈，偏差越大。同時還要考慮到，在測試過程中，手工拍照的數(shù)據(jù)量比較小，也可能會導(dǎo)致模型欠擬合，造成模型識別效果不良。實際圖像數(shù)據(jù)量，每個類別最好大于1500張，并且做一些圖像增強、變換等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)來增加模型的魯棒性，防止過擬合。針對模型調(diào)優(yōu)的技巧，可參考官網(wǎng)的Tips：\h/tutorials/training\h-\htips\h-\hbest\h\hresults/\h。在進行模型測試時，無論是加載模型的速度還是對測試圖片的推理速度，都能明顯感覺到Y(jié)OLOv5速度更快，尤其是加載模型的速度，因為同樣的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型YOLOv5更加輕量級，模型大小減小為YOLOv3的將近四分之一。至此，YOLOv5自定義數(shù)據(jù)訓(xùn)練、測試和模型調(diào)優(yōu)都已完成。七、實驗總結(jié)本實驗旨在介紹和部署YOLOv5模型進行目標(biāo)檢測任務(wù)，并評估其在自定義數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)。通過實驗完成以下主要任務(wù)：7.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)使用LableImg標(biāo)注工具對自定義數(shù)據(jù)集進行標(biāo)記。(2)將標(biāo)記的數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集和驗證集。7.2模型訓(xùn)練(1)使用YOLOv5模型在訓(xùn)練集上進行訓(xùn)練。(2)優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率、批量大小等。(3)監(jiān)控訓(xùn)練過程，記錄損失和指標(biāo)的變化。7.3模型評估(1)在驗證集上評估訓(xùn)練后的YOLOv5模型。(2)計算目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。(3)可視化模型的檢測結(jié)果，分析模型的性能和缺陷。7.4結(jié)果分析(1)分析模型在不同類別目標(biāo)上的表現(xiàn)差異。(2)探討模型在不同尺度、角度和遮擋情況下的魯棒性?；赟egNet的街景分割實驗指導(dǎo)書一、實驗?zāi)康恼莆丈疃葘W(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用，熟悉深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像分割技術(shù)。通過實踐，了解SegNet模型的基本原理，掌握模型訓(xùn)練、驗證和測試的流程，以及如何評估模型在街景分割任務(wù)上的性能。二、實驗要求利用Python語言和深度學(xué)習(xí)框架（本實驗指導(dǎo)書以Pytorch為例）構(gòu)造簡單的街景分割模型，以實現(xiàn)街景分割任務(wù)。提供評估指標(biāo)的數(shù)值，包括像素準(zhǔn)確率，平均像素準(zhǔn)確率，平均交并比等，本實驗對指標(biāo)數(shù)值不做要求。（參考文獻/pdf/1511.00561）如果選擇做此實驗作業(yè)，按規(guī)定時間在課程網(wǎng)站提交實驗報告、代碼以及PPT。三、實驗原理模型結(jié)構(gòu)SegNet是一種用于圖像分割的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過對輸入圖像進行像素級別的分類，將圖像分割為不同的類別。SegNet模型主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分組成，編碼器負責(zé)提取圖像特征，解碼器負責(zé)將特征映射回原始圖像尺寸并進行分類。如圖1所示。圖1SegNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型輸入SegNet的輸入是一張待分割的圖像，通常是彩色圖像。輸入圖像的尺寸可以根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集而定，但通常會經(jīng)過預(yù)處理，如縮放、裁剪和歸一化，以滿足模型的輸入要求。模型輸出SegNet的輸出是對輸入圖像的像素級別的分類結(jié)果，即對每個像素點進行分類，將圖像分割為不同的類別。輸出通常是一個與輸入圖像尺寸相同的矩陣，每個像素值表示該像素所屬的類別。具體地，SegNet的解碼器輸出的是一個與輸入圖像相同大小的矩陣，其中每個像素對應(yīng)一個類別。這個矩陣可以看作是對輸入圖像的分割結(jié)果，每個像素值表示該像素所屬的類別，如道路、建筑物、汽車等。四、實驗所用工具以及數(shù)據(jù)集本實驗基于SegNet進行街景分割任務(wù)。使用的數(shù)據(jù)集是CambridgedrivingLabeledVideoDatabase(CamVid)。數(shù)據(jù)集下載地址\h：\hhttp://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/\hCamVid是一個常用的用于語義分割的數(shù)據(jù)集，特別是在自動駕駛和計算機視覺領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)集包含來自駕駛視頻的圖像和相應(yīng)的像素級標(biāo)簽，用于將圖像中的每個像素分類為不同的類別，如道路、行人、汽車、建筑物等32個不同的類別，標(biāo)簽使用顏色編碼，每種顏色代表一個類別。該數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個來自駕駛場景的圖像，分辨率為960x720像素。這些圖像涵蓋了不同的天氣條件、場景和路面情況。每個圖像都有相應(yīng)的像素級標(biāo)簽，用于指示每個像素的類別，如道路、行人、汽車等。五、實驗步驟和方法數(shù)據(jù)加載和處理模型構(gòu)建上述為encoder定義，接下來是decoder接下來是forward計算。訓(xùn)練和測試實驗7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型實驗指導(dǎo)書實驗?zāi)康恼莆昭h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括LSTM等。掌握使用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法。實驗要求使用深度學(xué)習(xí)框架（本實驗指導(dǎo)書以TensorFlow為例）構(gòu)建一個規(guī)范的LSTM網(wǎng)絡(luò)。在PTB（PennTreebank）語料庫上進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型的訓(xùn)練和評估，評價指標(biāo)困惑度（Perplexity，PPL）低于80。如果選擇做此實驗作業(yè)，按規(guī)定時間在課程網(wǎng)站提交實驗報告、代碼以及PPT。實驗原理語言模型語言模型是一個為某一段詞序列分配概率的模型。它對多種自然語言處理任務(wù)都有幫助。例如，在機器翻譯任務(wù)中，需要由語言模型為系統(tǒng)輸出打分，以提高輸出目標(biāo)語言輸出的流暢性。在語音識別任務(wù)中，語言模型與聲學(xué)模型一起預(yù)測下一個詞。語言模型用來計算一個具有N個詞的詞序列概率，即：上式可知，它也可以分解成對給定前綴（一般叫做上下文）的下一詞出現(xiàn)概率的乘積。神經(jīng)語言模型就是用于估計每一個詞出現(xiàn)的條件概率的。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對序列數(shù)據(jù)的處理有先天優(yōu)勢，它的結(jié)構(gòu)使網(wǎng)絡(luò)可以接受變長輸入，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸入窗口被移位時，不需要重復(fù)計算。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。我們關(guān)注某一時刻τ的損失，它就等于此時刻之前所有時間步的損失之和。例如，對于時間τ時刻的損失LτL這種在時間步上展開進行反向傳播的算法，稱為基于時間的反向傳播（Back-PropagationThroughTime，BPTT）。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練就是通過BPTT算法進行的。圖1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)構(gòu)下面以圖1為例，我們將通過BPTT算法來計算RNN的參數(shù)梯度。對于每一個節(jié)點N，我們需要基于N后面的節(jié)點的梯度，遞歸地計算梯度?N?L對于時間步t輸出的梯度?o?從序列的最后時間步τ開始反向計算梯度。對于最后時間步τ，h(τ)只由o?根據(jù)這個梯度我們就可以依次計算時間步τ-1到時間步1的隱層節(jié)點的梯度。由于ht(t<τ)是同時有ot?=在得到了隱層節(jié)點的梯度后，我們就可以計算對于參數(shù)的梯度：?????其中，W(t)、U(t)、b(t)表示時刻t時，W、U、b的副本，則?W(t)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種具有門結(jié)構(gòu)的特殊循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是為了應(yīng)對長期依賴的挑戰(zhàn)而提出的。LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)LSTM引入了“門”機制對細胞狀態(tài)信息進行添加或刪除，由此實現(xiàn)長程記憶?！伴T”機制由一個Sigmoid激活函數(shù)層和一個向量點乘操作組成，Sigmoid層的輸出控制了信息傳遞的比例。每個LSTM基本單元包含遺忘門、輸入門和輸出門三個門結(jié)構(gòu)。1）遺忘門LSTM通過遺忘門（forgetgate）實現(xiàn)對細胞狀態(tài)信息遺忘程度的控制，輸出當(dāng)前狀態(tài)的遺忘權(quán)重，取決于yt-1和xf2）輸入門LSTM通過輸入門（inputgate）實現(xiàn)對細胞狀態(tài)輸入接收程度的控制，輸出當(dāng)前輸入信息的接受權(quán)重，取決于yt-1和xi3）輸出門LSTM通過輸出門（outputgate）實現(xiàn)對細胞狀態(tài)輸出認(rèn)可程度的控制，輸出當(dāng)前輸出信息的認(rèn)可權(quán)重，取決于yt-1和xo4）狀態(tài)更新CCy實驗所用工具及數(shù)據(jù)集工具Anaconda、TensorFlow（Tensorflow安裝教程參考：Tensorflow官網(wǎng)、Tensorflow中文社區(qū)、/tensorflow/tensorflow）數(shù)據(jù)集PennTreebank（PTB）語料庫（下載地址：http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz）實驗步驟與方法下載語料庫數(shù)據(jù)來源于TomasMikolov網(wǎng)站上的PTB數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集已經(jīng)預(yù)先處理過并且包含了全部的10000個不同的詞語，其中包括語句結(jié)束標(biāo)記符，以及標(biāo)記稀有詞語的特殊符號(<unk>)。加載及準(zhǔn)備數(shù)據(jù)#從文件讀入的語料庫數(shù)據(jù)上迭代生成訓(xùn)練、驗證、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集#其中raw_data是需要將詞轉(zhuǎn)換成詞序號，方便后續(xù)處理defptb_producer(raw_data,batch_size,num_steps,name=None):with_scope(name,"PTBProducer",[raw_data,batch_size,num_steps]):raw_data=tf.convert_to_tensor(raw_data,name="raw_data",dtype=32) #將數(shù)據(jù)進行切分，去掉多余數(shù)據(jù)data_len=tf.size(raw_data)batch_len=data_len//batch_sizedata=tf.reshape(raw_data[0:batch_size*batch_len],[batch_size,batch_len])epoch_size=(batch_len-1)//num_stepsassertion=tf.assert_positive(epoch_size,message="epoch_size==0,decreasebatch_sizeornum_steps")withtf.control_dependencies([assertion]):epoch_size=tf.identity(epoch_size,name="epoch_size") #從數(shù)據(jù)中獲得批數(shù)據(jù)集i=tf.train.range_input_producer(epoch_size,shuffle=False).dequeue()x=tf.strided_slice(data,[0,i*num_steps],[batch_size,(i+1)*num_steps])x.set_shape([batch_size,num_steps])y=tf.strided_slice(data,[0,i*num_steps+1],[batch_size,(i+1)*num_steps+1])y.set_shape([batch_size,num_steps])returnx,y構(gòu)建計算圖（1）構(gòu)建LSTMwithtf.device("/cpu:0"):embedding=tf.get_variable( "embedding",[vocab_size,size],dtype=data_type())inputs=tf.nn.embedding_lookup(embedding,input_.input_data)#輸入數(shù)據(jù)接dropout層ifis_trainingandconfig.keep_prob<1:inputs=tf.nn.dropout(inputs,config.keep_prob)#為每個LSTM單元加上dropout層defmake_cell():cell=self._get_lstm_cell(config,is_training)ifis_trainingandconfig.keep_prob<1: cell=tf.contrib.rnn.DropoutWrapper( cell,output_keep_prob=config.keep_prob)returncellcell=tf.contrib.rnn.MultiRNNCell( [make_cell()for_inrange(config.num_layers)],state_is_tuple=True)#初始單元狀態(tài)為零狀態(tài)self._initial_state=cell.zero_state(config.batch_size,data_type())state=self._initial_state#構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)outputs=[]withtf.variable_scope("RNN"):fortime_stepinrange(self.num_steps): #設(shè)置參數(shù)共享（重用） iftime_step>0:tf.get_variable_scope().reuse_variables() (cell_output,state)=cell(inputs[:,time_step,:],state) outputs.append(cell_output)output=tf.reshape(tf.concat(outputs,1),[-1,config.hidden_size])#softmax分類層softmax_w=tf.get_variable( "softmax_w",[size,vocab_size],dtype=data_type())softmax_b=tf.get_variable("softmax_b",[vocab_size],dtype=data_type())logits=tf.nn.xw_plus_b(output,softmax_w,softmax_b)#Reshapelogitstobea3-Dtensorforsequencelosslogits=tf.reshape(logits,[self.batch_size,self.num_steps,vocab_size])（2）訓(xùn)練與評估：#用在批上平均的序列損失求得損失loss=tf.contrib.seq2seq.sequence_loss( logits, input_.targets, tf.ones([self.batch_size,self.num_steps],dtype=data_type()), average_across_timesteps=False, average_across_batch=True)#每一時間步損失求和self._cost=tf.reduce_sum(loss)#求得梯度self._lr=tf.Variable(0.0,trainable=False)tvars=tf.trainable_variables()#使用全局梯度的范數(shù)進行梯度截斷grads,_=tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(self._cost,tvars),config.max_grad_norm)optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(self._lr)self._train_op=optimizer.apply_gradients(zip(grads,tvars),global_step=tf.train.get_or_create_global_step()) #更新學(xué)習(xí)率self._new_lr=tf.placeholder(tf.float32,shape=[],name="new_learning_rate")self._lr_update=tf.assign(self._lr,self._new_lr)創(chuàng)建會話，進行模型的訓(xùn)練與評估#在批數(shù)據(jù)集上運行模型defrun_epoch(session,model,eval_op=None,verbose=False):start_time=time.time()costs=0.0iters=0state=session.run(model.initial_state)fetches={"cost":model.cost,"final_state":model.final_state,}ifeval_opisnotNone:fetches["eval_op"]=eval_opforstepinrange(model.input.epoch_size):feed_dict={}fori,(c,h)inenumerate(model.initial_state):feed_dict[c]=state[i].cfeed_dict[h]=state[i].hvals=session.run(fetches,feed_dict)cost=vals["cost"]state=vals["final_state"]costs+=costiters+=model.input.num_stepsifverboseandstep%(model.input.epoch_size//10)==10:print("%.3fperplexity:%.3fspeed:%.0fwps"%(step*1.0/model.input.epoch_size,np.exp(costs/iters),iters*model.input.batch_size*max(1,FLAGS.num_gpus)/(time.time()-start_time)))returnnp.exp(costs/iters)、withtf.Graph().as_default():sv=tf.train.Supervisor(logdir=FLAGS.save_path)config_proto=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=soft_placement)withsv.managed_session(config=config_proto)assession:foriinrange(config.max_max_epoch):lr_decay=config.lr_decay**max(i+1-config.max_epoch,0.0)m.assign_lr(session,config.learning_rate*lr_decay)print("Epoch:%dLearningrate:%.3f"%(i+1,session.run(m.lr)))train_perplexity=run_epoch(session,m,eval_op=m.train_op,verbose=True)print("Epoch:%dTrainPerplexity:%.3f"%(i+1,train_perplexity))valid_perplexity=run_epoch(session,mvalid)print("Epoch:%dValidPerplexity:%.3f"%(i+1,valid_perplexity))test_perplexity=run_epoch(session,mtest)print("TestPerplexity:%.3f"%test_perplexity)ifFLAGS.save_path:print("Savingmodelto%s."%FLAGS.save_path)sv.saver.save(session,FLAGS.save_path,global_step=sv.global_step)實驗8：基于CNN-Transformer的圖像描述實驗指導(dǎo)書實驗?zāi)康睦斫鈭D像描述生成任務(wù)的基本概念和挑戰(zhàn)。熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer模型的原理和應(yīng)用。學(xué)習(xí)如何將CNN和Transformer模型相結(jié)合，以提取圖像特征并生成與圖像內(nèi)容相關(guān)的自然語言描述。掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括圖像處理和文本處理，以準(zhǔn)備適合模型輸入的數(shù)據(jù)集。學(xué)習(xí)如何構(gòu)建、訓(xùn)練和評估基于CNN-Transformers的圖像描述生成模型。實驗要求安裝深度學(xué)習(xí)框架PyTorch或TensorFlow，配置和搭建CNN和Transformer模型所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。構(gòu)建CNN模型作為圖像特征提取器，并加載預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重。構(gòu)建Transformer模型作為圖像描述生成器，并將CNN模型的輸出作為輸入（或其他）。使用MSCOCO或其他合適的圖像描述數(shù)據(jù)集，確保圖像和描述文本之間具有對應(yīng)關(guān)系。同時完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括使用圖像處理庫對圖像進行預(yù)處理，例如調(diào)整大小、裁剪或填充圖像；對描述文本進行文本處理，例如分詞、去除停用詞、構(gòu)建詞匯表等。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含訓(xùn)練集和測試集，并按照一定比例進行劃分。提供評估指標(biāo)的數(shù)值，包括BLEU-1、BLEU-4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr等，本實驗對指標(biāo)數(shù)值不做要求。如果選擇做此實驗作業(yè)，按規(guī)定時間在課程網(wǎng)站提交實驗報告、代碼以及PPT。實驗原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于計算機視覺任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。它通過一系列卷積層和池化層，有效地提取圖像的局部特征和全局特征。在圖像描述生成任務(wù)中，我們可以使用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型，如VGGNet、ResNet等，作為圖像特征提取器。通過將圖像輸入CNN模型，可以獲得圖像的高級特征表示。如圖1所示。圖1CNN大致結(jié)構(gòu)Transformer模型：Transformer模型是一種基于自注意力機制的序列建模模型，最初提出用于機器翻譯任務(wù)。它的核心是自注意力機制，能夠在序列中建立全局的依賴關(guān)系。Transformer模型由多個編碼器層和解碼器層組成，其中編碼器負責(zé)將輸入序列編碼為上下文感知的表示，解碼器則根據(jù)編碼器的輸出和先前生成的標(biāo)記來生成下一個標(biāo)記。在圖像描述生成中，我們可以將Transformer模型應(yīng)用于從圖像特征到描述文本的映射。如圖2所示。圖2Transformer的結(jié)構(gòu)CNN-Transformers模型：CNN-Transformers模型將CNN和Transformer模型結(jié)合起來，用于圖像描述生成任務(wù)。首先，通過CNN模型對輸入圖像進行特征提取，得到圖像的高級特征表示。然后，將這些特征表示輸入到Transformer模型中，通過自注意力機制和逐層處理，將圖像特征映射到對應(yīng)的描述文本；最終，模型根據(jù)圖像內(nèi)容生成自然語言描述。如圖3所示。圖3：CNN-Transformers模型結(jié)構(gòu)（M2Transformer）在實驗中，需要對圖像和描述文本進行預(yù)處理。對于圖像，常見的預(yù)處理操作包括調(diào)整大小、裁剪或填充圖像，以確保輸入CNN模型的圖像具有一致的大小。對于描述文本，可以進行分詞、去除停用詞、構(gòu)建詞匯表等操作，以便模型能夠理解和處理文本數(shù)據(jù)。實驗所用工具及數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch：PyTorch是一個廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的開源框架，提供了靈活的張量操作和自動求導(dǎo)功能，適合構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。TensorFlow：TensorFlow是另一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，提供了強大的張量計算和高級建模工具，支持分布式訓(xùn)練和部署。數(shù)據(jù)集（以MSCOCO為例）：MSCOCO（MicrosoftCommonObjectsinContext）是一個廣泛使用的圖像描述數(shù)據(jù)集，由微軟公司創(chuàng)建和維護。該數(shù)據(jù)集旨在為圖像理解和圖像生成任務(wù)提供豐富的圖像和對應(yīng)的描述文本。MSCOCO數(shù)據(jù)集的主要特點如下：數(shù)據(jù)規(guī)模：MSCOCO數(shù)據(jù)集是一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，包含超過120,000張圖像。這些圖像涵蓋了多個場景和對象類別，包括人物、動物、自然風(fēng)景、日常物品等。圖像和文本對應(yīng)：每張圖像都有多個人工描述文本，每個文本描述約有5至40個單詞。這些描述旨在準(zhǔn)確而詳細地描述圖像中的內(nèi)容，提供了對圖像語義的豐富理解。多樣性和復(fù)雜性：MSCOCO數(shù)據(jù)集中的圖像涵蓋了多樣化和復(fù)雜化的場景，包括多個對象的場景、遮擋、不同視角和光照條件等。這使得該數(shù)據(jù)集對于訓(xùn)練和評估復(fù)雜的圖像理解和生成模型很有挑戰(zhàn)性。標(biāo)注質(zhì)量：MSCOCO數(shù)據(jù)集的圖像和描述文本都經(jīng)過了仔細的人工標(biāo)注，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。每個描述都是由多個標(biāo)注者獨立編寫的，以提供多樣化和客觀性。圖像結(jié)構(gòu)：MSCOCO數(shù)據(jù)集由一組圖像組成，每個圖像都有一個唯一的標(biāo)識符（ID）。圖像存儲在一個層次目錄結(jié)構(gòu)中，每個圖像文件命名為

<image_id>.jpg。例如，ID為000000000001的圖像將被存儲為000000000001.jpg。注釋結(jié)構(gòu)：每個圖像的注釋存儲在一個JSON文件中，該文件包含一個字典，具有以下鍵：info：數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)，例如版本和貢獻者。licenses：與圖像相關(guān)的許可證列表。images：圖像注釋列表，其中每個注釋是一個字典，具有以下鍵：id：圖像的唯一ID。width和height：圖像的尺寸。file_name：圖像的文件名。license：圖像的許可證。flickr_url：圖像在Flickr上的URL（如果適用）。coco_url：圖像在MSCOCO網(wǎng)站上的URL。annotations：注釋對象列表，其中每個對象是一個字典，具有以下鍵：id：注釋的唯一ID。image_id：注釋所屬的圖像ID。category_id：對象類別的ID（例如人、車、狗等）。bbox：對象的邊界框坐標(biāo)（x,y,w,h）。area：對象的面積，以像素為單位。segmentation：定義對象分割掩碼的多邊形坐標(biāo)列表。iscrowd：一個標(biāo)志，指示對象是否是一個crowd（即一組對象）。categories：類別對象列表，其中每個對象是一個字典，具有以下鍵：id：類別的唯一ID。name：類別的名稱（例如人、車、狗等）。supercategory：類別的超類別（例如動物、車輛等）。MSCOCO提供了多種類型的注釋，包括：對象檢測：對象的邊界框注釋。對象分割：對象分割掩碼的多邊形注釋。圖像字幕：圖像的自然語言字幕。視覺問答：關(guān)于圖像的問題和答案。數(shù)據(jù)集劃分：MSCOCO數(shù)據(jù)集通常被劃分為三個子集：訓(xùn)練集（train2014）：82,783張圖像用于訓(xùn)練。驗證集（val2014）：40,504張圖像用于驗證。測試集（test2014）：40,775張圖像用于測試。實驗步驟與方法數(shù)據(jù)準(zhǔn)備下載MSCOCO數(shù)據(jù)集并提取圖像和注釋。對圖像進行預(yù)處理，例如將其resize到固定大?。ɡ?24x224）并normalize像素值。樣例代碼如下：importcv2importnumpyasnp#加載原始圖像image=cv2.imread('input.jpg')#調(diào)整大小resized_image=cv2.resize(image,(224,224))#歸一化像素值normalized_image=resized_image.astype(np.float32)/255.0#打印調(diào)整大小后圖像的形狀和像素值范圍print("ResizedImageShape:",resized_image.shape)print("NormalizedImageRange:",np.min(normalized_image),"-",np.max(nor