本次实战的的概况如下：
- 代码来源：https://github.com/junaidiqbalsyed/Covid_detection_CNN
- 目的：使用
CNN
GRAD-CAM
- 方法： 二分类（normal or covid）
- 框架： keras (不会没关系，很简单)
- 结果：源代码在VGG-16的准确率为 85%， 我使用resnet跑的结果为88%，甚至90%。
- 难易程度： ⭐️⭐️
结果展示
- resnet准确度
[代码实战]手把手带你训练一个COVID检测网络，准确率高达90%2.8 训练模型
- 可视化结果
感兴趣的话一起进入代码环节吧~~
1 准备工作
- 在github上下载源代码
[代码实战]手把手带你训练一个COVID检测网络，准确率高达90%2.8 训练模型 -
下载数据集（约800M）左右。
如果你网络够好（可随意打开GitHub，Google网站），下载数据集这一步可省略，后面通过代码下载。如果网络不好，建议先下载数据集并解压。
- 配置环境
# 查看版本
import tensorflow as tf
import keras
print(tf.__version__) # 2.4.1
print(keras.__version__) # 2.4.3
注意：这里有个坑，当我在 tf版本 2.0.0 keras 版本 2.3.1运行时，准确度一直在0.5左右徘徊，没有提升。如果你遇到了相同的问题，请重新建一个环境。
2 使用jupyter运行代码
文件：Covid_detection_using_chest_X_Ray(using_ResNet_50)%20(2).ipynb
这部分主要解读代码。
导入包的部分自动略过~~
2.1 数据集是否下载
如果刚开始你没有下载数据集，可运行 cell2 and cell3 下载数据集及解压
!wget https://www.dropbox.com/s/e1r2laj50nh4tez/COVID-19_Radiography_Dataset.zip?dl=0
!unzip "/content/COVID-19_Radiography_Dataset.zip?dl=0"
如果已经下载好，则这两步省略~~~~
2.2 探索数据
直接运行代码即可，不过多介绍。
可以简单探索下：数据的名字，格式，大小，以及下载来源。比如这里的covid数据来自sirm网站。
2.3 把所有类别的数据放在同一个文件夹并可视化
下载好的数据集是按照疾病分类的。这里我们把所有图像放在同一个文件夹。
ROOT_DIR = "/content/COVID-19_Radiography_Dataset/"
imgs = ['COVID','Lung_Opacity','Normal','Viral Pneumonia']
NEW_DIR = "content/all_images/"
需要注意这部分代码的地址。作者在地址前加了”/“,如
/content
,表示content目录在根目录中，如果你的数据不在根目录，就不要加前面的”/“。
同理，如果后文出现了找不到文件夹，很有可能是你这里加了”/“， 去掉即可。
可视化看看数据集的分布
下载的数据集有4类，但是我们代码中实际上只用到了2类（COVID 和 Normal）
2.4 把数据集分成训练集、验证集和测试集
if not os.path.exists(NEW_DIR+"train_test_split/"):
os.makedirs(NEW_DIR+"train_test_split/")
.....
os.makedirs(NEW_DIR+"train_test_split/validation/Covid")
# Train Data
for i in np.random.choice(replace= False , size= 3000 , a = glob.glob(NEW_DIR+imgs[0]+"*") ):
shutil.copy(i , NEW_DIR+"train_test_split/train/Covid" )
os.remove(i)
for i in np.random.choice(replace= False , size= 3900 , a = glob.glob(NEW_DIR+imgs[2]+"*") ):
shutil.copy(i , NEW_DIR+"train_test_split/train/Normal" )
os.remove(i)
....
这部分代码里有很多可以学习的地方：
比如，我们要在所有covid图像中，随机选取3000个作为训练集。怎么做到？
答案：
np.random.choice（）
当这部分选取作为训练集后，如何保证这部分数据在验证集和测试集中选不到它。
答案：
os.remove(i)
当被选取后，删除它，那么再选择的时候就选择不到它了。
现在，数据集有了。
2.5 为keras生成数据流
train_path = "content/all_images/train_test_split/train"
valid_path = "content/all_images/train_test_split/validation"
test_path = "content/all_images/train_test_split/test"
这是我们数据集存放的地址。再强调一次，
content
前面的’/‘我已经去掉。
为各数据集生成keras可识别的数据
train_data_gen = ImageDataGenerator(preprocessing_function= preprocess_input,
zoom_range= 0.2,
horizontal_flip= True,
shear_range= 0.2,
)
train = train_data_gen.flow_from_directory(directory= train_path,
target_size=(224,224))
训练集中： Found 7800 images belonging to 2 classes.
2.6 构建模型
res = ResNet50( input_shape=(224,224,3), include_top= False)
# include_top will consider the new weights
include_top= False
表示不要全连接层，只加载特征部分。
这里加载的预训练权重是在：https://storage.googleapis.com
注意
我用其他版本keras加载的权重是在：https://github.com/
不同的版本会有区别，也会影响到结果。我也不知道为啥。
你如果得不到一个较好的结果，程序也没有报错，可能就是这步出现了问题，注意检查。
2.6 冻结特征层，这里我们只训练网络最后一层
for layer in res.layers: # Dont Train the parameters again
layer.trainable = False
2.7 添加全连接层
x = Flatten()(res.output)
x = Dense(units=2 , activation='sigmoid', name = 'predictions' )(x)
# creating our model.
model = Model(res.input, x)
可以通过
model.summary()
查看每一层的信息
2.8 训练模型
model.compile( optimizer= 'adam' , loss = 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
es = EarlyStopping(monitor= "val_accuracy" , min_delta= 0.01, patience= 3, verbose=1)
mc = ModelCheckpoint(filepath="bestmodel.h5", monitor="val_accuracy", verbose=1, save_best_only= True)
设置优化器，loss, 评估指标
通过监控val_accuracy来保存网络，使用EarlyStopping来结束训练。
然后，开始训练👇
hist = model.fit_generator(train, steps_per_epoch= 10, epochs= 30, validation_data= valid , validation_steps= 16, callbacks=[es,mc])
model.fit_generator
可以了解一下keras的这个函数，可参数的意思，不想了解直接运行就对了。
你的运行准确度应该在80%以上才是正确的，如果结果异常，检查哪一步除了问题。并解决它。
2.9 加载模型查看训练历史结果
## load only the best model
from keras.models import load_model
model = load_model("bestmodel.h5")
查看保存了哪些历史信息
图片中可以看到，分别保存了训练集和验证集的loss和acc.用matplotlib画出来
plt.plot(h['accuracy'])
plt.plot(h['val_accuracy'] , c = "red")
plt.title("acc vs v-acc")
plt.show()
在测试集上评估模型
acc = model.evaluate_generator(generator= test)[1]
print(f"The accuracy of your model is = {acc*100} %")
The accuracy of your model is = 88 %
2.10 如何对测试集单张测试
这里需要注意的是，即便是单张测试，也需要对图像进行预处理。
预处理方法同测试集的方法一样。
这里使用
from keras.preprocessing import image
方法进行预处理。需要统一大小(224,224,3)， 转化成nunpy数据，并添加一个batch维度。
def get_img_array(img_path):
"""
Input : Takes in image path as input
Output : Gives out Pre-Processed image
"""
path = img_path
img = image.load_img(path, target_size=(224,224,3))
img = image.img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img , axis= 0 )
return img
处理好的图像就可以通过
model.predict(img)
进行预测。
2.11 可视化
keras的可视化代码我没研究过，感兴趣的自行研究。
可视化结果如下：
这是最后一个卷积层获得的热力图 尺寸为7*7
将它放大到原始图像一样大，并叠加在原始图像上的效果如下：
我们在可视化一个normal样本
可以发现，健康样本的热力图为全白图像，叠加在原始图像使得整个图像偏蓝。
3 可能遇到的问题总结
-
环境问题
如果你的环境可能存在问题，建议尝试重新创建一个虚拟环境，安装tensorflow and keras
conda install tensorflow-gpu
conda install keras
我用的版本为：tf: 2.4.1 keras: 2.4.3
-
找不到文件问题
如果你的数据地址前面加了”/“,表示根目录，通常我们不会把数据放在根目录，删掉”/“。
- 得到的结果跟我的差很远，甚至网络train不动，acc一直在0.5左右 第一可能是环境问题，重新安装环境后，还存在此问题，那么可能是网络问题，预训练权重没下载下来，可以多尝试几次。
如果不出问题，把数据集下载好，训练只要几分钟的时间。
tip：我这里只用resnet进行了实验，你还可以尝试train另一个用vgg16训练的文件.
希望您能享受这次实验，并从中获取知识~~
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