对实时监控系统下的车辆品牌进行分类。
如下图直接得出分类结果为宝马：
通过从视频中切割出单个车辆图片，然后进行标注，目前大约标注了几万张图片，但是由于
- 高分辨率的监控图片切割为车辆图片后单个车辆图片过于模糊，无法正确标注
- 车辆品牌不均匀，如雪铁龙，大众这类数据量很大，但是如兰博基尼这类样本偏少
所以最终先选择了50个品牌进行训练，每个品牌图片有300张左右，部份不足300张图片的品牌通过网络爬虫爬取对应的车辆图片。
| train | validation | total | |
|---|---|---|---|
| number | 14000 | 1000 | 15000 |
| proportion | 93.33% | 6.67% | 100.00% |
- pycharm
- atom
- MacBook Air 进行代码编写
- Ubuntu x86_64 GNU/Linux
整个分类任务的实现是基于 tensorflow/models 下的分类网络 本文件夹下的slim对应 tensorflow/models/tree/master/research/slim , 针对本次分类任务需要自定义相关代码。
-
从视频中分割出对应的车辆图片
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将对应的车辆图片进行标注，最终将其分成如下形式, 每一个文件夹包含300张左右对应品牌车辆图片
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为了使数据适应 TensorFlow 需要将数据转化为TFRecord的形式。数据随机的分为两个部分，分别用来训练和交叉验证
主要修改 slim/ 目录下的相关代码，如训练分类器代码slim/train_image_classifier.py、启动分类器 slim/setup.py 等，具体如何使用tensorflow/models中的分类器可以 点击这里
主要使用了 Inception V4 和 Inception-ResNet-v2 进行训练，在训练时分别使用了pre-trained的checkpoints和从零开始分别进行训练。本以为pre-trained可能会效果更好，但实际上通过从零开始训练的效果更好。
| Accuracy | Recall | |
|---|---|---|
| Inception V4 pre-trained | 0.424 | 0.693 |
| Inception V4 from scratch | 0.939 | 0.983 |
| Inception-ResNet-v2 pre-trained | 0.468 | 0.758 |
| Inception-ResNet-v2 pre-trained | 0.917 | 0.98 |
- 丰富数据集，使得车辆品牌数量增加，单个品牌图片数量多
- 自行设计网络结构，先提取特征，再进行分类任务