利用 Java DL4J 實現(xiàn)交通標志識別，你學會了嗎？

作者：一安 2024-12-30 10:23:53

開發(fā) 前端

當我們運行交通標志識別系統(tǒng)時，預期的輸出是對輸入的交通標志圖像進行準確的分類。例如，如果輸入一個限速標志的圖像，系統(tǒng)應該輸出對應的標簽類別，如“限速標志”。

當今科技飛速發(fā)展的時代，自動駕駛技術成為了熱門的研究領域。交通標志識別是自動駕駛系統(tǒng)中的關鍵環(huán)節(jié)之一，它能夠幫助汽車準確地理解道路狀況，遵守交通規(guī)則。

本文將介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 來構建一個交通標志識別系統(tǒng)。

一、技術概述

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡選擇

在這個交通標志識別系統(tǒng)中，我們選擇使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN 在圖像識別領域具有卓越的性能，主要原因如下：

局部連接： CNN 中的神經(jīng)元只與輸入圖像的局部區(qū)域相連，這使得網(wǎng)絡能夠捕捉圖像中的局部特征，如邊緣、紋理等。對于交通標志這種具有特定形狀和顏色特征的對象，局部連接能夠有效地提取關鍵信息。
權值共享： CNN 中的濾波器在整個圖像上共享權值，這大大減少了參數(shù)數(shù)量，降低了模型的復雜度，同時也提高了模型的泛化能力。
層次結構： CNN 通常由多個卷積層、池化層和全連接層組成，這種層次結構能夠逐步提取圖像的高級特征，從而實現(xiàn)對復雜圖像的準確識別。

2. 數(shù)據(jù)集格式

我們使用的交通標志數(shù)據(jù)集通常包含以下格式：

圖像文件：數(shù)據(jù)集由大量的交通標志圖像組成，圖像格式可以是常見的 JPEG、PNG 等。每個圖像文件代表一個交通標志。
標簽文件：與圖像文件相對應的標簽文件，用于標識每個圖像所代表的交通標志類別。標簽可以是數(shù)字編碼或文本描述。

以下是一個簡單的數(shù)據(jù)集目錄結構示例：

traffic_sign_dataset/
├── images/
│   ├── sign1.jpg
│   ├── sign2.jpg
│   ├──...
├── labels/
│   ├── sign1.txt
│   ├── sign2.txt
│   ├──...

在標簽文件中，可以使用數(shù)字編碼來表示不同的交通標志類別，例如：0 表示限速標志，1 表示禁止標志，2 表示指示標志等。

3. 技術棧

Spring Boot：用于構建企業(yè)級應用程序的開源框架，它提供了快速開發(fā)、自動配置和易于部署的特性。

Java Deeplearning4j：一個基于 Java 的深度學習庫，支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構，包括 CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN）等。它提供了高效的計算引擎和豐富的工具，方便開發(fā)者進行深度學習應用的開發(fā)。

二、Maven 依賴

在項目的 pom.xml 文件中，需要添加以下 Maven 依賴：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

這些依賴將引入 Deeplearning4j 和 Spring Boot 的相關庫，以便我們在項目中使用它們進行交通標志識別。

三、代碼示例

1. 數(shù)據(jù)加載與預處理

首先，我們需要加載交通標志數(shù)據(jù)集，并進行預處理。以下是一個示例代碼：

import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader;
import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DataLoader {

    public static ListDataSetIterator loadData(String dataDirectory) {
        // 加載圖像文件
        File imageDirectory = new File(dataDirectory + "/images");
        NativeImageLoader imageLoader = new NativeImageLoader(32, 32, 3);
        List<INDArray> images = new ArrayList<>();
        for (File imageFile : imageDirectory.listFiles()) {
            INDArray image = imageLoader.asMatrix(imageFile);
            images.add(image);
        }

        // 加載標簽文件
        File labelDirectory = new File(dataDirectory + "/labels");
        List<Integer> labels = new ArrayList<>();
        for (File labelFile : labelDirectory.listFiles()) {
            // 假設標簽文件中每行只有一個數(shù)字，表示標簽類別
            int label = Integer.parseInt(FileUtils.readFileToString(labelFile));
            labels.add(label);
        }

        // 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
        DataSet dataSet = new DataSet(images.toArray(new INDArray[0]), labels.stream().mapToDouble(i -> i).toArray());

        // 數(shù)據(jù)歸一化
        DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
        scaler.fit(dataSet);
        scaler.transform(dataSet);

        return new ListDataSetIterator(dataSet, 32);
    }
}

在這個示例中，我們使用NativeImageLoader加載圖像文件，并將其轉換為INDArray格式。然后，我們讀取標簽文件，獲取每個圖像的標簽類別。最后，我們創(chuàng)建一個DataSet對象，并使用ImagePreProcessingScaler進行數(shù)據(jù)歸一化。

2. 模型構建與訓練

接下來，我們構建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并使用加載的數(shù)據(jù)進行訓練。以下是一個示例代碼：

import org.deeplearning4j.nn.conf.ConvolutionMode;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class TrafficSignRecognitionModel {

    public static MultiLayerNetwork buildModel() {
        NeuralNetConfiguration.Builder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .seed(12345)
               .weightInit(WeightInit.XAVIER)
               .updater(org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER)
               .l2(0.0005)
               .list();

        // 添加卷積層
        builder.layer(0, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5)
               .nIn(3)
               .stride(1, 1)
               .nOut(32)
               .activation(Activation.RELU)
               .convolutionMode(ConvolutionMode.Same)
               .build());

        // 添加池化層
        builder.layer(1, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.SubsamplingLayer.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.PoolingType.MAX)
               .kernelSize(2, 2)
               .stride(2, 2)
               .build());

        // 添加更多卷積層和池化層
        builder.layer(2, new ConvolutionLayer.Builder(5, 5)
               .nOut(64)
               .activation(Activation.RELU)
               .convolutionMode(ConvolutionMode.Same)
               .build());
        builder.layer(3, new org.deeplearning4j.nn.conf.layers.SubsamplingLayer.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.layers.PoolingType.MAX)
               .kernelSize(2, 2)
               .stride(2, 2)
               .build());

        // 添加全連接層
        builder.layer(4, new DenseLayer.Builder()
               .nOut(1024)
               .activation(Activation.RELU)
               .build());

        // 添加輸出層
        builder.layer(5, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
               .nOut(10) // 假設共有 10 種交通標志類別
               .activation(Activation.SOFTMAX)
               .build());

        return new MultiLayerNetwork(builder.build());
    }

    public static void trainModel(MultiLayerNetwork model, ListDataSetIterator iterator) {
        model.init();
        for (int epoch = 0; epoch < 10; epoch++) {
            model.fit(iterator);
            iterator.reset();
        }
    }
}

在這個示例中，我們使用NeuralNetConfiguration.Builder構建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。模型包含多個卷積層、池化層、全連接層和輸出層。我們使用WeightInit.XAVIER初始化權重，并設置了一些超參數(shù)，如學習率、正則化系數(shù)等。

然后，我們使用MultiLayerNetwork的fit方法對模型進行訓練。

3. 預測與結果展示

最后，我們可以使用訓練好的模型對新的交通標志圖像進行預測，并展示結果。以下是一個示例代碼：

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;

import java.io.File;

public class Prediction {

    public static int predict(MultiLayerNetwork model, File imageFile) {
        // 加載圖像并進行預處理
        NativeImageLoader imageLoader = new NativeImageLoader(32, 32, 3);
        INDArray image = imageLoader.asMatrix(imageFile);
        DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
        scaler.transform(image);

        // 進行預測
        INDArray output = model.output(image);
        return Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
    }
}

在這個示例中，我們使用NativeImageLoader加載新的交通標志圖像，并進行數(shù)據(jù)歸一化。然后，我們使用訓練好的模型對圖像進行預測，返回預測的標簽類別。

四、單元測試

為了確保代碼的正確性，我們可以編寫一些單元測試。以下是一個測試數(shù)據(jù)加載和模型訓練的示例：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;

public class TrafficSignRecognitionTest {

    private MultiLayerNetwork model;

    @BeforeEach
    public void setup() {
        model = TrafficSignRecognitionModel.buildModel();
    }

    @Test
    public void testLoadData() {
        String dataDirectory = "path/to/your/dataset";
        ListDataSetIterator iterator = DataLoader.loadData(dataDirectory);
        assertNotNull(iterator);
    }

    @Test
    public void testTrainModel() {
        String dataDirectory = "path/to/your/dataset";
        ListDataSetIterator iterator = DataLoader.loadData(dataDirectory);
        TrafficSignRecognitionModel.trainModel(model, iterator);
        assertNotNull(model);
    }
}

在這個測試中，我們首先構建一個模型，然后測試數(shù)據(jù)加載和模型訓練的方法。我們使用assertNotNull斷言來確保數(shù)據(jù)加載和模型訓練的結果不為空。

五、預期輸出

六、參考資料文獻

Deeplearning4j 官方文檔
Spring Boot 官方文檔
《深度學習》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著）

責任編輯：武曉燕來源：一安未來

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