Cattle Recognition - Identificación de Ganado con Convolutional Neural Networks (CNNs)

Este proyecto tiene como misión hacer uso de redes convolucionales para la identificación de ganado (vacas, cerdos, etc.) haciendo uso de redes neuronales profundas convolucionales. Las capas convolucionales actúan como extractores de características.

Con la intención de ahorrar tiempo, se pretende hacer uso de modelos ya entrenados de Deep Learning dedicados a reconocimiento facial de seres humanos para la identificación de ganado. (Pendiente de probar).

Para ello, se realiza Transfer Learning y Fine-Tuning de los modelos de Oxford VGGFace a través del endopoint de TensorFlow. El código de este repositorio soporta tanto los modelos VGG16 como RESNET50 o SENET50:

from keras_vggface.vggface import VGGFace

# Based on VGG16 architecture -> old paper(2015)
vggface = VGGFace(model='vgg16') # or VGGFace() as default

# Based on RESNET50 architecture -> new paper(2017)
vggface = VGGFace(model='resnet50')

# Based on SENET50 architecture -> new paper(2017)
vggface = VGGFace(model='senet50')

Tanto en su versión:

include_top=False

que permiten quedarte sólo con la parte convolucional de la red para hacer un stacking superior de un clasificador a placer

Como en la versión

include_top=True

la cual incluye la parte de clasificación original con todas las capas densas, lo que lo hace más pesado.

Los pesos para los modelos se pueden obtener en el siguiente enlace.

Setup del entorno

Se recomienda hacer uso de Anaconda para la creación de un entorno virtual.

$ conda create --name <env> --file requirements.txt

Ejemplo de uso

1. Data Cleaning (opcional)

Para evitar la baja varianza entre imágenes se emplea la medida del índice de similitud estructural (SSIM) para medir la similitud entre fotografías. Esto ayuda a evitar datos muy similares (casi idénticos en las particiones de datos de validación y entrenamiento.

En los subdirectorios anidados de ./dataset se checkea una imagen contra todas las demás y se van eliminando aquellas que sean similares por encima de un valor de similitud (entre 0 y 1) indicado por el usuario.

$ python ssim.py --dir "dir/to/images" --threshold 0.95

2. Entrenamiento

Ejemplo del entrenamiento de un dataset de imágenes:

$ python training.py --granja test --model resnet50 --epochs 20 --batch_size 30

La rutina realiza el entrenamiento, guarda el mejor checkpoint y devuelve un reporte de clasificación sobre el test dataset.

2.1. Customización de arquitectura para Transfer Learning

El script training.py se lanza tal y como se muestra arriba. Este script entrena una Red Neuronal convolucional que puede ser vgg16, resnet50 o senet50 y que acaba en un clasificador que, por defecto, tiene la siguiente implementación Sequential de Keras:

self.x = self.last_layer
self.x = Dense(self.hidden_dim_1, activation='relu', name='fc1')(self.x)
self.x = Dense(self.hidden_dim_2, activation='relu', name='fc2')(self.x)
self.x = Dense(self.hidden_dim_3, activation='relu', name='fc3')(self.x)
self.out = Dense(self.nb_class, activation='softmax', name='out')(self.x)

Clasificador de capas densas totalmente conectadas que se meten tras la capa flatten de los modelos convolucionales.

TODO: ver si la regularización por Dropout mejora la performance de los modelos.

2.2. Congelación de capas para Fine-Tuning

Normalmente, para Transfer Learning y Fine-Tuning de modelos con dataset pequeños, lo que se hace es congelar la arquitectira transferida y entrenar sólamente el clasificador customizado por nosotros. El número de capas a definir como entrenables se especifica en la función main() en la línea 277:

• nb_freeze = None indica que no se congela ninguna capa. Todas las capas son entrenables.
• nb_freeze = 10 indica que se congelan las 10 primeras capas. Las restantes son entrenables por defecto.
• nb_freeze = -4 indica que se congelan todas menos las 4 últimas capas. Las restantes son entrenables por defecto.

2.3. Dataset

El dataset sobre el que se desea entrenar debe situarse en la carpeta ./dataset. Para cada clase, se deben agrupar todas las imágenes en subdirectorios.

Los batches de entrenamiento, validación, así como el núemro de clases a predecir y, por lo tanto, la arquitectura de salida del modelo, están definidas tanto por el generador ImageDataGenerator() como por la función flow_from_directory().

Sobre el dataset disponible se hace data augmentation:

• Rotación aleatoria de cada imagen de hasta 20 grados;
• Desplazamiento en altura y anchura de hasta el 5% de la dimensión de la imagen;
• Horizontal flipping.

2.4. Logueo del entrenamiento

Para el entrenamiento se han definido dos callbacks:

• EarlyStopping para evitar overfitting o alargar innecesariamente el tiempo de entrenamiento.
• TensorBoard Callback que permite logar precisión y funciones de pérdida para su visualización en browser de las curvas de aprendizaje y del grafo creado y entrenado.

$ cd logs/folder_tbd/
$ tensorboard --logdir=./ --port 6006

De manera que con sólo ir a tu navegador a http://localhost:6006/ se puede visualizar cómo ha transcurrido el entrenamiento. Ver el siguiente artículo para aclarar dudas.

3. Testeo

De cara al testeo de un modelo ya entrenado con una imagen de muestra, se ejecuta el script testing.py:

$ python testing.py --granja test  --img "path/to/img"

Esta rutina devuelve las predicciones de una imagen en base a todas las clases soportadas por el modelo. La rutina devuelve:

$ python testing.py --granja test  --img "path/to/img"
{
    "class 0": score 0,
    "class 1": score 1,
    ...
    "class N": score N
}

4. Grad-CAM Checking

Un inconveniente frecuentemente citado del uso de redes neuronales es que entender exactamente lo que están modelando es muy difícil. Esto se complica aún más utilizando redes profundas. Sin embargo, esto ha comenzado a atraer una gran cantidad de interés de investigación, especialmente para las CNNs para garantizar que la "atención" de la red se centre en las características reales y discriminativas del propio animal, en lugar de otras partes de la imagen que puedan contener información discriminatoria (por ejemplo, una etiqueta de clase, una marca de tiempo impresa en la imagen o un borde sin interés).

Para comprobar que nuestro modelo se centra en partes interesantes de la imagen, se puede elegir una imagen de prueba y comprobar qué regiones son de interés para la red neuronal, se puede ejecutar:

$ python grad_CAM.py --granja test --model resnet50 --img "path/to/img"

Lo cual te devuelve un mapa de calor sobre la imagen de las regiones de interés.

Enlaces de Soporte e Interés:

• Keras Framework
• Oxford VGGFace Website
• Arkhi et al.: Deep Face Recognition
• Towards on-farm pig face recognition using convolutional neural networks
• VGGFace implementation with Keras Framework
• Deep Learning For Beginners Using Transfer Learning In Keras
• Transfer learning from pre-trained models
• Transfer Learning using Keras
• Tutorial on using Keras flow_from_directory() and generators
• Transfer learning and Image classification using Keras on Kaggle kernels
• A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning
• Gradient-weighted Class Activation Mapping - Grad-CAM
• Keras implementation of GradCAM
• Grad-CAM with keras-vis
• A Python module for computing the Structural Similarity Image Metric (SSIM)

Licencia

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