实用指南：爬虫+卷积神经网络项目实战解析——对图像狗的识别分类

1.源代码仓库

programs: 年少曾学登山法 - Gitee.comhttps://gitee.com/zirui-shu/programs/tree/master/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E2%80%94%E2%80%94%E7%8B%97

2.项目前瞻

本项目分别利用爬虫和卷积神经网络，分别实现对狗的图像采集和分类操作。

爬虫，通过输入搜索的词提取相关图像资料：

卷积神经网络，微调模型对输入图像进行分类：

3.爬虫部分

对于图像识别整个项目而言，基本采用神经网络进行分类，那么数据集的来源就成了很大的问题。既然使用了python，不妨考虑使用爬虫获取数据集。

本文利用的是百度的图片搜索网站。首先对于整个url进行一个分析：

https://image.baidu.com/search/index
tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=&st=-1
&fm=index&fr=&hs=0&xthttps=111110&sf=1&fmq=&pv=
&ic=0&nc=1&z=&se=&showtab=0&fb=0&width=&height=
&face=0&istype=2&ie=utf-8&word=阿拉斯加

虽然看不懂前面的一系列参数的作用，但是我们能找到与我们搜索相关的信息，也就是最后word参数所对应的【阿拉斯加】。那么，由此我们可以对请求的url做一个改造：

url = f"https://image.baidu.com/search/index
tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=&st=-1
&fm=index&fr=&hs=0&xthttps=111110&sf=1&fmq=&pv=&ic=0
&nc=1&z=&se=&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&word={keyword}"

通过输入keyword，也就是我们想要搜索的内容，将其重构进我们的url之中，实现基本请求地址的建立。然而，在构建之后的请求所得数据之中，并没有出现我们想要的结果：




    
    百度安全验证
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    


    
        
        网络不给力，请稍后重试
        
    
    
        
        问题反馈
    
<script src="https://ppui-static-wap.cdn.bcebos.com/static/touch/js/mkdjump_v2_21d1ae1.js"></script>

这样看起来，似乎百度对我们的爬虫做了一些【反爬手段】。通过在原页面的检查得知，百度加上了防盗链与Cookie验证：（后来看的时候防盗链好像没了？）

那么在【请求头】之中，我们就需要加上这两个参数：

headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=&st=-1&fm=index&fr=&hs=0&xthttps=111110&sf=1&fmq=&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&word=%E9%98%BF%E6%8B%89%E6%96%AF%E5%8A%A0',
        "Cookie": "BAIDUID=6B3C890885DAA086DB4B8F1D1886B10B:FG=1; BAIDUID_BFESS=6B3C890885DAA086DB4B8F1D1886B10B:FG=1; newlogin=1; BDUSS=lNKV3NnaVlRUk5lcDE1OUJIcHUwUTROV1Jla09-NkpIZi1hd281OWJQU0xKTzlvSVFBQUFBJCQAAAAAAQAAAAEAAABjteUQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIuXx2iLl8doW; BDUSS_BFESS=lNKV3NnaVlRUk5lcDE1OUJIcHUwUTROV1Jla09-NkpIZi1hd281OWJQU0xKTzlvSVFBQUFBJCQAAAAAAQAAAAEAAABjteUQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIuXx2iLl8doW; BIDUPSID=6B3C890885DAA086DB4B8F1D1886B10B; PSTM=1759137151; H_PS_PSSID=63145_63325_64313_64838_64912_64969_64982_65117_65139_65188_65216_65249_65257_65270_65313_65328_65380_65367_65414_65400_65452_65499_65479_65537; ZFY=esn895iY0L9ylf5adMMLLFOreqqzBz3hz517UwevlMw:C; H_WISE_SIDS=64982_65117_65188_65216_65249_65270_65313_65414_65400_65452_65537_65569_65606_65600_65635_65660; BDRCVFR[-pGxjrCMryR]=mk3SLVN4HKm; arialoadData=false; userFrom=null; ab_sr=1.0.1_MTZiM2Y3NjU5ZGNjZTUyYzk5NTNiOGJkMjI3MDcyODc3NmU2MTViYTg5MWM4YTMzYzliNDQ2OWVmNjQ4NThmZjY5ODNjNDQzN2QzZjBjZTE1ODAwYTVhMjVjYmVlNjgyOWExYzNmNDUxNzIwNmZjODViNzI2MmQ4NjQyNGRiZTgxYjY3ZmJmNGY5NWRmMjY5NDFmZGE4NmU3ZDQ5NDE2Ng=="
    }

接下来就得到真实的数据了。对数据进行输出并解析后，锁定图片对应的地址：

那么，在数据提取时锁定objurl这个参数就可以了：

img_urls = re.findall(r'"objurl":"(.*?)"', html)

不过，在最终下载之时发现，似乎还有一些网址是【漏网之鱼】。我总结了一下，归结为两个类别：

1.重复url地址，使用集合筛选：

img_urls = list(set(img_urls))

2.链接格式不对，对后缀筛选：

            if not img_url.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
                continue

最终，就得到了最终的下载文件，用来作为【训练集】与【验证集】。不过，由于百度图片是【懒加载】，一次提取出来的图片集有限，需要【滑动】才能收集更多的数据集。但是我们爬虫尽管可以模拟滑动功能，但是没有必要（我也不会），收集一二十张图片在【预训练】的基础上也能有效果。那么，数据采集这一部分就告一段落。

4.卷积神经网络

卷积神经网络的原理我就不过多赘述了。因为代码也基本类似，我就提几个关键的点。

4.1模型选择

本文在此选择的是经典残差网络模型ResNet，152层的网络架构，下载网络模型后使用【迁移学习】初始化模型，使用【冻结】改造全连接层，再【解冻】微调卷积层，得到最终的模型。

4.2超参数选择

对于卷积神经网络，或者说本文所构建的卷积神经网络而言，有这么几个超参数：

batch_size, lr, step_size, gamma

batch_size，也就是【批量】，决定了一次取多少个图像数据进行训练。一般而言，尽量往上调，不过也很吃配置。我的八核显存跑32就比较慢了，可以设当设置。

lr，即learning_rate，【学习率】，决定模型调整的幅度大小，在我的基础上可以调小或不调。后面两个参数也与之有关，总的来说就是{step_size}个训练周期对学习率乘上{gamma}，一般都是对学习率进行下调操作，毕竟登上山顶的路很陡，不能大步流星。同样二者可以适当下调。

5.终

总结一下，通过本次项目巩固了【爬虫】与【卷积神经网络】的用法，解决了对狗分类的实际问题。那么各位，就让我们以检测结果为尾声吧...

posted @ 2025-11-07 16:37 clnchanpin 阅读(94) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部