基于深度学习VGG模型的宠物分类方法设计

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言............................................................................................................................1

1.1项目背景......................................................................................................1

1.2Python发展简介.............................................................................................1

1.2.1VGG技术简介........................................................................................2

1.2.2Pycharm简介........................................................................................2

1.2.3Python第三方库简介..........................................................................3

2需求分析....................................................................................................................3

2.1可行性分析..................................................................................................3

2.2数据采集功能分析......................................................................................4

2.3关键技术分析..............................................................................................5

2.3.1VGG网络结构简介..................................................................................5

2.3.2torch技术分析......................................................................................5

2.3.3torchvision技术分析...............................................................................5

2.1.4VGG算法原理...........................................................................................6

3数据集准备................................................................................................................6

3.1数据采集......................................................................................................6

3.2数据集获取分析..........................................................................................7

3.3数据集获取实现..........................................................................................8

4数据可视化与数据集预处理....................................................................................9

4.1数据预处理..................................................................................................9

4.2导入相关库..................................................................................................9

4.3读取训练集，验证集与测试集................................................................10

4.4数据集可视化................................................................................................12

5模型构建及评估分析..............................................................................................12

5.1模网络型结构................................................................................................12

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5.1.1创建模型.............................................................................................13

5.2模型编译....................................................................................................14

5.2.1优化器设置.........................................................................................14

5.2.2损失函数设置.....................................................................................14

5.2.3模型训练设置.....................................................................................15

5.2.4学习率调优.........................................................................................15

5.2.5batch_size设置................................................................................16

5.3模型部署....................................................................................................16

5.3.1系统前端部署.....................................................................................16

5.3.2系统前端.............................................................................................17

6小结..........................................................................................................................18

参考资料.........................................................................................................................19

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基于深度学习VGG模型的宠物分类方法设计

1引言

在现代社会中，养宠物已成为一种越来越普遍的生活方式。随着人们养宠

物的数量和种类的不断增多，对宠物的分类和识别的需求也日益增加。传统的

宠物分辨方法主要基于视觉特征和手工特征来进行分类，但其中存在很多不足

之处，如分类准确度较低、计算量大、特征提取不全面等。因此，本文基于深

度学习中的VGG16模型进行，提出了一种新的宠物分类方法。通过这种方法，

可以更加准确地判断出宠物的种类，同时，将宠物照片分为多个类别，能够更

好地满足人们对不同宠物种类的识别需求。通过对该方法的实验结果分析，证

明了其效果的有效性和优越性，对解决宠物分类问题具有一定的参考价值。

1.1项目背景

随着人们生活水平的提高，越来越多的人选择养宠物。可以说，现代社会

中已经有很多人将养宠物当做一种生活方式，而一些宠物爱好者更是对自己养

的宠物感到无限的喜爱和珍惜。然而，对于宠物的分类和识别来说，传统的方

法主要基于视觉特征和手工特征对宠物进行分类，但这些方法存在很多不足之

处。例如，在分类准确度方面，手动提取特征的过程中很难捕捉到宠物照片中

的一些细节信息和差异性，因此会导致分类准确度相对较低。此外，在计算量、

特征提取维度等方面也存在一定的问题。

为了解决这些问题，深度学习技术应运而生。深度学习技术在图像识别、分类

等方面显示出惊人的优势，吸引了越来越多人的关注。其中，VGG16模型作为经

典的卷积神经网络模型，拥有深层的卷积神经网络结构，可以有效地提取图像

特征，因此被广泛应用于图像分类和识别领域。同时，基于深度学习的宠物分

类方法也在其中逐渐受到关注。本项目的背景就是基于以上的需求和现状，探

索基于深度学习VGG模型的宠物分类方法，使得在宠物分类与识别方面，能够

得到更加准确、快速、高效的识别结果，为人们的宠物生活带来更多实际价值。

开发环境与工具

1.2Python发展简介

Python是一门功能强大、易于学习和高效的编程语言。该语言的历史可以

追溯到1991年，当时由GuidovanRossum创造，旨在提供一个易于理解和

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使用的编程语言，适用于脚本开发。随着时间的推移，Python2.x版本和

Python3.x版本陆续推出，Python2.x版本持续了很长时间，直到2010年

左右才逐渐向Python3.x转变。Python3.x版本采用了一些新特性和不向

后兼容的变化，修复了Python2.x语言本身的一些问题。在过去几年中，Python

的应用领域不断扩大，包括数据分析、科学计算、web开发、机器学习和自动化

测试等。除了其易于学习和高效的特点之外，Python还拥有极其丰富的第三方

库和工具，使得Python编程变得更加容易和快速。Python的发展还可以追溯到

它的开源社区。它非常开放和友好，有数百万的活跃开发者一起为持续开发和

维护Python语言生态系统。Python正在成为最流行的编程语言之一，并在未来

继续发展和壮大。。

1.2.1VGG技术简介

VGG全称是VisualGeometryGroup，因为是由Oxford的VisualGeometry

Group提出的。AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提

高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选

择了另外一个方向，即加深网络深度。

二、网络架构

卷积网络的输入是224*224的RGB图像，整个网络的组成是非常格式化的，

基本上都用的是3*3的卷积核以及2*2的maxpooling，少部分网络加入了1

*1的卷积核。因为想要体现出“上下左右中”的概念，3*3的卷积核已经是最

小的尺寸了。

1.2.2Pycharm简介

PyCharm是一种由JetBrains开发的Python开发环境，旨在改善开发者的

工作流程。它提供了一套完整的工具，可以帮助您更快地编写代码，更快地找

到和修复错误，更快地测试代码以及更快地部署应用程序。PyCharm的主要特点

包括：智能代码补全，语法高亮，调试，代码重构，单元测试，版本控制，可

视化接口，自动部署以及更多。它不仅可以帮助您更容易地编码，还可以帮助

您更好地管理和维护您的代码。它支持多种Python解释器，可以与多种数据库

和Web服务器进行集成。PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境，可

以帮助您更有效地完成开发任务。

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1.2.3Python第三方库简介

Python拥有丰富的第三方库，这些库提供了丰富的功能和工具，使Python

编程变得更加简单和高效。下面是一些最受欢迎和常用的Python第三方库：

NumPy：NumPy被广泛用于科学计算、数据分析和机器学习等领域，它为

Python提供了一种高性能的多维数组对象，以及处理这些数组的各种函数。

NumPy旨在提供与MATLAB相似的使用体验。

Pandas：Pandas是用于数据分析的Python库。Pandas支持处理包括时间

序列和结构化数据在内的各种形式的数据。它是一个强大的、高效的数据操作

库，经常被用于数据科学领域。

SciPy：SciPy是用于科学计算的Python库。它提供了许多有用的科学计算

工具，如最小二乘回归、傅里叶变换和信号处理等。SciPy还包含了许多其他的

子函数和子模块，涵盖了线性代数、数值积分、优化等众多方面。

Matplotlib：Matplotlib是一个用于数据可视化的Python库。它可以用来创建

各种图表和可视化效果，比如折线图、柱状图、散点图等。Matplotlib非常适

合在数据科学和机器学习领域中使用。

TensorFlow：TensorFlow是一个基于数据流编程的开源机器学习框架，由

Google开发和维护。TensorFlow提供了非常方便的接口，用于处理大型神经网

络和训练数据。

Keras：Keras是一个专注于构建和训练深度神经网络的高层Python库。

Keras易于使用，而且兼容多种深度学习框架，包括TensorFlow和Theano。

Requests：Requests是一个Python库，用于简化HTTP请求。Requests是

一种流行的Python库，用于处理网路请求和响应，包括GET、POST请求等等。

这些Python第三方库代表了Python编程中最流行和实用的工具。它们可以帮

助Python程序员更加有效地实现各种任务和项目。

2需求分析

2.1可行性分析

1.技术可行性

深度学习技术的发展：近年来，深度学习技术得到了快速的发展和应用，

尤其是在计算机视觉领域，如图像分类、物体检测和语义分割等方面的应用。

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基于深度学习技术的VGG模型已在图像分类领域得到了广泛的应用，并且已经

证明其在识别不同品种宠物方面具有较高准确率和泛化能力。

数据集的可获取性：随着数字化时代的到来，收集和整理大型数据集变得

更加容易，特别是在宠物图片方面。现在，一些公共数据集，如ImageNet和

COCO，已经广泛被用于图像分类应用中。此外，使用网络爬虫收集宠物图片数

据集也已经成为了一种常用的手段。

现有技术的成熟度：基于深度学习的图像分类技术已经得到了较好的发展

和应用，并且许多成熟的工具和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，都

提供了易用性较高的接口和开源代码，使其更易于快速开发和部署。

综上所述，基于深度学习VGG模型的宠物分类方法设计具有较高的技术可行性，

对于实际应用提供了很好的帮助。

2.项目可行性

宠物行业的需求和市场空间：随着人们对宠物的热爱和需求增加，宠物行

业正在快速发展，具有广阔的应用市场空间。而自动分类技术的应用，则将极

大地提高工作效率和服务质量，为企业带来更多的商业机会。

宠物图像数据的公开易得：目前有很多公开的宠物图像数据库，如ImageNet、

COCO等，这些数据库中包含了各种不同种类的宠物图像数据，对于该项目的数

据采集提供了便利条件。

现有技术的证明和应用案例：基于深度学习VGG模型的宠物分类方法已经

在很多实际场景中得到了应用，并取得了不错的分类效果。例如，某些宠物社

交软件、宠物商城等平台，均采用了自动分类技术，提高用户体验和服务质量。

如前所述，深度学习技术在图像分类领域已经得到了广泛的应用，尤其是

基于VGG模型的图像分类方法。因此，该项目的可行性也比较高。

2.2数据采集功能分析

此次项目的数据集来源于kaggle，对采集到的宠物图片进行初步筛选和清

洗，去除不合格的图片。对采集到的宠物图片进行标注并保存相关信息，将所

有采集到的图片随机分成训练集、验证集和测试集三部分，训练集用于模型的

训练，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估最终模型的精确度。

在实际操作中，需要考虑到数据采集过程可能出现的各种问题，如图片质

量不佳、数据不均衡等，以确保模型最终可以准确地对宠物进行分类识别。

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2.3关键技术分析

2.3.1VGG模型

VGG模型是一种深度卷积神经网络，由KarenSimonyan和Andrew

Zisserman在2014年提出。VGG模型的核心思想就是使用非常小的卷积核

（3*3），并且始终使用相同数量的过滤器（filter）和池化层，从而实现网络

结构的简单化。VGG模型在ImageNet挑战赛上取得了很好的成绩，证明了其在

图像识别领域具有强大的能力。

VGG模型包含多个卷积层和全连接层，其中卷积层采用3×3大小的卷积核，

并进行多次堆叠。通过不断地堆叠卷积层，可以获取越来越多的复杂特征，并

获得更高的准确率。VGG模型中最常见的版本是VGG-16和VGG-19，其中VGG-16

包含16个卷积层和3个全连接层，VGG-19包含19个卷积层和3个全连接层。

VGG模型的一个优点是可以通过迁移学习来加快训练速度。由于该模型已经

在大规模图像数据集上进行了训练，因此可以将其用于其他图像识别任务中，

只需要微调一些参数即可获得比较好的识别结果。

2.3.2torch技术分析

torch主要以张量为基本数据结构，支持多种数值类型的张量，包括浮点数

型、整数型、布尔型等。其提供了一系列基本操作，如加、减、乘、除、矩阵

乘法等，可以方便地实现向量、矩阵和张量之间的运算。此外，torch还提供了

众多高级运算，如卷积、池化、循环神经网络等，使得开发者可以便捷地构建

复杂的神经网络模型。

总之，torch是一个功能丰富、易于使用、高效并且可扩展的机器学习框架，

适用于各种深度学习任务以及科学计算和数据分析领域。

2.3.3torchvision技术分析

torchvision提供了常用的图像数据集加载的接口，如MNIST、CIFAR、

ImageNet等。同时，它还提供了一些常用的图像处理工具，比如对图像进行裁

剪、缩放、旋转、反转等变换操作，使图像能够更好地适应不同场景下的使用

需求。

torchvision在可视化方面也提供了丰富的工具和接口，能够方便地进行图

像和模型的可视化，帮助用户更好地理解和优化计算机视觉任务的结果。

总之，torchvision是一个非常实用且便捷的计算机视觉处理工具，它涵盖

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了数据处理、数据增强、预训模型、模型设计和可视化等多个方向，为深度学

习计算机视觉任务提供了重要的支持。

2.1.4VGG算法原理

VGG16一般采用基于随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

的反向传播算法，通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数。在训练过程中，

可以使用数据增强、正则化、dropout等技术来提高模型的泛化能力和鲁棒性。

在本文中，大多数未知数的梯度求解都是很容易的。也就是我们只要循环

求解下式即可。

VGG公式（图2-1）：

图2-1算法公式

3数据集准备

3.1数据采集

首先进入MicrosoftEdge浏览器，找到搜索引擎并且搜索百度照片，进

入官网输入关键字：宠物图片.

页面如下：

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图3-1数据网址页面

按F12调出开发者工具，刷新页面，如图3-2。利用全局搜索工具定位所需

数据位置，点击开发者工具按Ctrl+f查找jpg图片。

图3-2数据链接页面

3.2数据集获取分析

右键以后选择检查，调出网页后台，利用全局搜索工具中搜索关键词，如

“猫”、“狗”，“兔子”等jpg或者png图片位置链接。接下来我们分析他

是以什么形式的数据存放的。显然这是一个jpg或者png数据。

于是我们就可以利用python爬虫来获取宠物的数据。

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图3-3获取数据页面

3.3数据集获取实现

创建html.py进行爬取，代码如图：

图3-4代码展示图

下图为读取相关数据集图片

图3-5文件夹展示图

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图3-6数据集展示图

可以看到，我们获取了25，000张宠物的图像。此文件夹中的每个图像都

有标签作为文件名的一部分。测试文件夹包含12，500张图像，根据数字ID命

名。对于测试集中的每个图像，预测其是什么宠物

4数据可视化与数据集预处理

4.1数据预处理

数据预处理是指将数据转换成易于理解和解释的图形形式，以便更好地理

解数据中的特征和模式。在宠物分类问题中，可以通过绘制每个类别的图片样

本来了解不同类别之间的差异。此外，还可以通过绘制图像的像素分布和直方

图来检查数据是否存在偏斜或异常值，这对模型的表现会有影响。

数据集预处理非常重要，因为它可以减少原始数据中的噪声和冗余信息。

同时，这些预处理步骤还能使我们更好地理解数据，并减少由于噪声和冗

余信息导致的过拟合现象。

4.2导入相关库

导入torch等系列相关库对数据进行处理操作，如下图所示

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图4-1导入相关库

4.3读取训练集，验证集与测试集

1.数据集预处理

读取宠物图像数据集，并把每张图片转换为相同的大小（如224*224）和格

式（如RGB），同时进行归一化处理。

图4-2图片大小处理代码

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图4-3图片大小处理效果图

2.验证集

读取验证集

图4-4验证集代码图

3.测试集

读取验证集

图4-5测试集代码图

4.划分展示：

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图4-6划分代码图

4.4数据集可视化

使用Python中的Matplotlib库。该库可以用来绘制各种类型的图表，例

如条形图、饼图、折线图和散点图等。

将分类模型训练得到的分类结果导出为一个CSV文件，然后使用Python读

取该文件并将其转换为一个pandasdataframe对象。接着，利用pandas的

groupby函数对宠物类别进行分组，统计不同类别的宠物数量，并将结果绘制成

一个条形图。

可视化效果

图4-7可视化内容

5模型构建及评估分析

5.1网络模型结构

VGG网络架构：

小卷积核：相比AlexNet，将卷积核全部替换为3×33\times33×3，极

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少用了1×11\times11×1；

小池化层：相比AlexNe，3×33\times33×3的池化核全部换为2×2

2\times22×2的池化核；

层数更深：VGG16为例，3→64→126→256→5123\to64\to

126\to256\to5123→64→126→256→512，卷积核专注于扩大通道数，3个通

道的特征经过经过卷积层的提取扩散到了512个通道；

特征图更窄：VGG16为例，224→112→56→28→14→7224\to

112\to56\to28\to14\to7224→112→56→28→14→7，池化层专注于缩小宽和

高；

全连接转1×11\times11×1卷积：测试阶段可以接收任意宽或高为的

输入。如下（图5.1-1）

图5-1网络模型结构图

5.1.1创建模型

模型部分，我们使用pytorch封装好的vgg模型，并且对其进行微调，因

为原始的vgg16模型是预测1000个类别，而我们的任务只有猫和狗，兔子等几

个类别，所以将最后一层的输出调整为4。在训练的时候使用前面预训练模型，

这样子加快模型的收敛，而且效果奇佳。

模型代码

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图5-2结构模型

5.2模型编译

5.2.1优化器设置

优化器使用了SGD，学习率初始值为0.001，动量为0.9。同时，scheduler

设置为每7个epochs学习率下降0.1倍，以便模型更好地学习特征。

图5-3优化器设置

5.2.2损失函数设置

交叉熵损失函数是深度学习中非常常用的损失函数之一，它能够有效地

衡量模型输出的预测值与真实值之间的差异。在VGG模型中，输出层通常使

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用softmax作为激活函数，将输出结果转化为分类概率。假设有C个类别，

输出层的输出为一个C维向量，其中每一维表示为一个类别的预测概率。真

实的标签y是一个C维的向量，其中只有一个元素为1，表示其属于一个类

别，其他元素均为0。

图5-4损失函数设置

5.2.3模型训练设置

使用PyTorch提供的训练循环，设定合理的超参数如学习率、训练轮数、

批大小等，按照每个批次训练模型，优化模型的损失函数，使用验证集进行模

型评估，保存该次训练的最优模型。

图5-5模型训练设置

5.2.4学习率调优

将学习率设置为0.001。

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图5-6学习率

5.2.5batch_size设置

将batch_size设置为256，以及一些参数的设置。

图5-7batch_size设置

5.3模型部署

5.3.1系统前端部署

首先，确定系统所包含的功能模块。上传宠物照片、展示分类结果、查看

历史记录、分享等功能。设计系统主题和配色方案，以保证整个系统的视觉效

果协调统一。采用响应式布局，根据不同的设备自适应调整页面布局，以保证

用户在不同设备上的访问体验一致。对于上传宠物照片的功能模块，可以采用

上传组件实现。对于分类结果展示的模块，可以采用数据可视化技术，以文字

的方式将结果直观地展现出来。在系统前端设计完成后，充分测试和优化，确

保系统性能稳定和用户体验流畅。

图5-8前端设计代码展示

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5.3.2系统前端

本系统基于深度学习VGG模型，旨在通过图像识别技术为用户提供宠物分

类服务。用户只需上传一张宠物照片，系统便能够自动判断出该宠物的品种。

采用resnet50损失值和准确率，准确率在85%以上。

以下是系统前端设计的效果图：