【南投信義】丹大林道與消失的省道台16線|可徒步深入中央山脈的經典長程林道

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布農族人有這麼一句話:「濁水溪的上游,不是終點,是我們布農文化的起源」,這句話揭開 丹大林道 的旅行序幕。下面是幾年前,丹大林道還沒被媒體大肆報導前,我曾在某個冬季前往安靜的丹大林道徒步健行和野營,以及在工寮過夜的三天兩夜重裝健行紀錄。 2024.01.31更新:合流坪的鋼便橋已於今日被台電撤除了 連結: 台電施工後丹大林道「恢復」通行! 拆橋挖巨溝「車輛恐無法通過」 丹大地區 位於臺灣本島中部之濁水溪上游,行政區隸屬於南投縣信義鄉,為全國面積第二大的鄉鎮。丹大地區也是濁水溪的發源處。東側翻過中央山脈可達花蓮,南鄰玉山國家公園,西接日月潭國家風景區,北側則與仁愛鄉相接。 潭南、雙龍、地利及人和四村等區域皆位於信義鄉,著名的 丹大(孫海)林道 便位於地利村中,沿著步道往東至花蓮邊界處可與七彩湖相接。其中地利村及雙龍村面積最大,合佔本區約七成面積,人和村次之,面積最小者為潭南村 。 丹大林道周邊地圖 丹大林道路徑示意圖 日治時期西元1943年,原本預計將東部花蓮木瓜溪流域附近的水力發電廠所生產的剩餘電力運輸到西部,但因為日本在1945年戰敗後,計畫就宣告中止,1948年台灣工業急速發展,用電量大增,直到1950年獲得美國援助執行了能高路線全長45公里的69kV東西向輸電計畫。 之後為了解決花東地區電力供應問題,台電於1985年開始研究新東西輸電之路線,最後決定自南投明潭發電廠與大觀第二發電廠輸送電力至花蓮鳳林超高壓變電所,此新東西輸電線於1990年開始辦理路線中心測量,1998年完工,全長72.4公里。 沿線共有196座電塔,線路橫跨中央山脈海拔2925公尺的崇山峻嶺,並在「 七彩湖 」附近的越嶺處設有「 光華復旦 」紀念碑,西以 丹大林道 、東以 萬榮林道 為維修保線道路。 丹大林道是深入丹大地區的重要通道,1958年(民國47年),出生於現今雲林縣口湖鄉的孫海,標得林務局巒丹大事業區第八林班地檜木原始林採伐權及伐木後的重新造林權,為了進入深林,孫海沿著原本的山徑開闢出可以卡車通行的丹大林道,因此丹大林道也被稱為「 孫海林道 」。 當年為了闢築林道與運輸需要,孫海建造了一座木橋於合流坪橫跨濁水溪,之後改為水泥橋,這座橋就是著名的「 孫海橋 」。 為了伐木業而開闢的丹大林道,其終點一開始並不是在七彩湖,後半段到光華復旦碑約12公里路段,是台電為了興建東西線輸電工程,才於

【筆記】使用 TensorFlow Keras 訓練圖像分類模型,透過 Streamlit 將模型部署為網路應用 ,並集成到 Android 應用程式上

這裡記錄一下這幾天學習利用 Tensorflow Keras 和現有的圖像資料集,訓練一個簡單的圖像分類(Image Classification)模型,並透過 StreamlitGitHub,將模型部署到網路服務上來測試,接著將模型轉換為適用於行動裝置的 TFLite 模型,並集成到 Android 應用程式上的過程。另外也直接透過 TFLite Model Maker 庫來訓練 TFLite 模型,並比較兩者的預測準確度。

註:TensorFlow Lite Model Maker 庫可以簡化將 TensorFlow 神經網路模型適配和轉換為特定輸入資料的過程。


我使用這篇文章裡面的 Intel Image Classification 圖像資料集來進行學習和測試。它包含了建築物(buildings)、森林(forest)、冰河(glacier)、山岳(mountain)、海洋(sea)、街道(street)等六種類型的圖像,總共有 14,000 多張訓練圖像、3000 多張驗證圖像,以及 7000 多張測試圖像,可以用來訓練出一個簡單的圖像分類模型。

下載完後照片資料集後,將 seg_train、seg_pred、seg_test 這三個資料和裡面的照片,上傳到 Google Drive 上,然後開啟一個 Colab 筆記本來編輯。因為 Python 3.10 版本在使用 TFLite Model Maker 套件時,會有已知的問題,所以我將筆記本中的 Python 執行環境設定為 3.9 版本。這裡是我的 Python 3.9 Playground 筆記本可以作為一個starter樣板

這個starter樣板的內容如下:


然後建立一個 image_pred.py 文件,並上傳到 Google Drive 雲端硬碟上,以下是這個 Python 腳本的完整內容:

這個腳本利用深度學習(Deep Learning)來訓練並產生圖像分類模型(Image Classification Model)。

這裡使用 Keras 的卷積函數Conv2D(),來實現一個簡單的卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN),然後在 Intel Image Classification 圖像資料集的基礎上,來訓練和評估此 CNN。

註:Keras 是在TensorFlow 2上建立的高層API;它是一個高度抽象的深度學習框架,簡單易用。

參考文章:

卷积层Convolutional - Keras 中文文档

深度学习入门,Keras Conv2D参数详解

接著在筆記本中,加入以下幾行 Linux 指令,這是用來將這個腳本複製到 Colab 執行階段的目錄下,同時初始化一些目錄的配置:

!cp -v /content/gdrive/MyDrive/tflite-model-maker-workaround/image_pred.py .

!mkdir -p seg_pred && ln -s /content/gdrive/MyDrive/tflite-model-maker-workaround/seg_pred ./seg_pred/seg_pred

!mkdir -p seg_train && ln -s /content/gdrive/MyDrive/tflite-model-maker-workaround/seg_train ./seg_train/seg_train

!mkdir -p seg_test && ln -s /content/gdrive/MyDrive/tflite-model-maker-workaround/seg_test ./seg_test/seg_test

!mkdir -p ./output/train

!mkdir -p ./output/val

腳本裡使用 splitfolders 函數,來將資料集分成訓練集和驗證集,比例為 80% 和 20%。

然後,建立一個名為 datagen 的圖像資料生成器(ImageDataGenerator),並設置多個參數,用於進行圖像資料增強(data augmentation)

每個參數的含義:

  • rescale=1.0/255:這個參數是一個圖像預處理操作,它用於對圖像進行正規化(Normalization)。在這裡,rescale = 1.0 / 255 意味著將圖像的像素值縮放到 [0, 1] 的範圍內。具體來說,它將圖像中的每個像素值除以 255.0,將像素值從原來的範圍 [0, 255] 縮放到了 [0, 1]。 
  • rotation_range=20:表示圖像可以被隨機旋轉的範圍是 -20 度到 +20 度之間。
  • width_shift_range=0.2 和 height_shift_range=0.2:這兩個參數控製圖像在水平和垂直方向上的隨機平移範圍,取值範圍是 [0, 1]。在這裡,圖像可以被隨機水平平移和垂直平移的範圍都是圖像寬度(或高度)的 20%。
  • shear_range=0.2:這個參數控製圖像的隨機錯切變換的程度。取值範圍是 [0, 1]。在這個範例中,圖像可以被隨機錯切的程度為圖像寬度(或高度)的 20%
  • zoom_range=0.2:這個參數控製圖像的隨機縮放範圍。取值範圍是 [0, 1]。在這個範例中,圖像可以被隨機縮放的範圍是 80% 到 120% 之間。
  • horizontal_flip=True:這個參數控制是否對圖像進行隨機水平翻轉(左右翻轉)。
  • fill_mode='nearest':這個參數定義了填充像素的策略,當圖像發生平移、錯切等變換時,可能會出現一些空白區域。'nearest':表示使用最近鄰插值來填充這些空白區域。

為什麼要進行這樣的正歸化操作呢?正歸化有助於訓練神經網絡,因為它可以使輸入數據的範圍保持一致,避免了某些特徵對訓練的主導影響。通常情況下,將圖像像素值縮放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 的範圍內是一個常見的預處理步驟,以有助於神經網絡的收斂和訓練效果。

接下來,建立三個 DataGenerator,它們分别用於訓練集驗證集測試集。這些生成器將載入和預處理圖像,並以批量的形式提供給模型進行訓練和評估。

代碼中的 flow_from_directory 是從 ImageDataGenerator 抽取訓練樣本,供模型訓練每個epoch時使用。用於解決資料集過大,無法一次性載入記憶體的困境。

以下代碼用來建立模型:

這裡使用 Keras 建立一個卷積神經網絡(CNN)模型,用於處理影像分類任務。首先從 Keras 函式庫中引入了 Sequential 模型類別以及幾個常用的網絡層,包括 Conv2D(二維卷積層)、MaxPool2D(二維最大池化層)、Flatten(扁平化層)和 Dense(全連接層)。

建立模型:

首先建立一個序列模型,並將其存儲在 model 變數中。模型中的各個網絡層將按照順序添加到這個序列模型中。

這裡添加的第一個卷積層,使用 32 個大小為 3x3 的過濾器,並使用 ReLU 激活函數。

input_shape 設置為 (input_size, input_size, 3),表示輸入的影像尺寸為 input_size x input_size,且具有 3 個通道(RGB 彩色影像)。padding='same' 表示使用補零(zero-padding)使輸入和輸出的尺寸保持一致。接著,添加了一個最大池化層,這將減少特徵圖的尺寸。

接下來,重複添加更多的卷積和池化層。每個卷積層都會增加過濾器的數量,這樣模型可以捕捉更多的特徵。在最後一個池化層後,添加了一個扁平化層,將特徵圖轉換為一維的向量,以便與後面的全連接層進行連接。

最後一層是全連接層,輸出的節點數目為 6,並使用 Softmax 激活函數,這將產生一個 6 維的向量,表示輸入影像屬於 6 個不同類別中的每個類別的概率。

總結而言,這腳本中定義了一個簡單的卷積神經網絡,用於影像分類。模型以卷積和池化層逐漸提取影像特徵,然後使用全連接層進行分類。該模型的輸入影像尺寸為 150x150,輸出為 6 個類別的概率分佈。

model.summary() 可以顯示模型的摘要信息,包括每一層的名稱、輸出形狀、參數數量等。

模型編譯(Compile)

使用 compile 方法對模型進行編譯。這裡使用 Adam 優化器,設定學習率為 0.001。優化器用於調整模型參數以最小化損失函數。然後設定損失函數為 categorical crossentropy,這是在多類別分類任務中常用的損失函數。最後指定要在訓練過程中追蹤的評價指標,這裡選擇了準確度(accuracy)。

模型訓練(Fit)

  • 使用 fit 方法開始模型的訓練過程。這個方法需要提供訓練數據生成器 train_generator,以及設定一些訓練相關的參數:
  • steps_per_epoch:每個訓練 epoch 中,從訓練生成器中提取的批次數目。這個值通常是 總樣本數 // 批次大小。
  • validation_steps:每個驗證 epoch 中,從驗證生成器中提取的批次數目。類似地,這個值是 驗證樣本數 // 批次大小。
  • epochs:訓練的 epoch 數,即將整個訓練數據集過多少次模型。
  • validation_data:可選的,可以提供一個驗證數據生成器,用於在每個 epoch 結束時評估模型的性能。

以下代碼用來進行模型評估和保存模型,這裡執行了幾個步驟,包括評估模型性能、保存模型以及將模型轉換為 TensorFlow Lite 格式。:

這部分代碼評估了訓練好的模型在測試集上的性能。model.evaluate(test_generator) 會使用測試數據生成器 test_generator 來評估模型,並返回一個包含損失值和準確度的列表。然後,這些值被印出,顯示測試集上的損失和準確度。

然後將訓練好的模型保存到指定的路徑 '/content/output' 文件夾中,這時可以在 Colab 側邊欄的 output 文件夾下,看到一個名為 saved_model.pb 的模型文件。

因為我們之後要將這個模型集成到 Android 應用程式上,所以這裡使用 TensorFlow Lite 轉換器,來將 Keras 模型轉換為 TensorFlow Lite 模型.tflite 文件格式)。

首先,使用 tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) 創建一個轉換器對象,然後將 Keras 模型 model 傳遞給這個轉換器。接著,使用 converter.convert() 方法將模型進行轉換,就能獲得轉換後的 TensorFlow Lite 模型了。

最後,將轉換後的 TensorFlow Lite 模型保存到名為 'model.tflite' 的文件中。然後我們就可以下載這個模型,以便在資源有限的嵌入式設備上運行。

參考資料:

保存和加载 Keras 模型

转换 TensorFlow 模型

接著只要在 Colab 筆記本上執行代碼,就能產生我們要的模型了。在這個例子中,大約需要數十分鐘的執行時間。我們透過 Keras 的 model.summary() 函數生成的模型架構摘要中,顯示了每一層的名稱、輸出形狀和參數數量,可以方便了解模型的設計和配置。

可以看到 conv2d 層的輸出形狀是 (None, 150, 150, 32),表示輸出是一個 150x150 的特徵圖,具有 32 個通道。同樣地,max_pooling2d 層的輸出形狀是 (None, 75, 75, 32),表示尺寸被減半並且通道數不變。

flatten 層將最後一個池化層的輸出扁平化為一維向量,形狀為 (None, 4096)。最後的 dense 層是全連接層,輸出形狀是 (None, 6),表示最終模型有 6 個輸出節點(6 個類別)。


將 TFLite 模型部署到 Android 應用程式

如何將模型集成到 Android 應用程式上?簡單來說就是需要一個可以開啟相機鏡頭,並從鏡頭看到的畫面進行預測,或者是從行動裝置的相簿裡選擇一張照片來進行預測。

這裡我只需要一個簡單的 Sample APP 來測試模型,所以沒必要花時間自己去寫一個 APP。我在 Tensorflow 教學網站上,找到一個簡單的 Android 範例(也有 iOSRaspberry PI 的範例)。我們可以直接下載這個 Sample Code 來使用!

直接下載這個範例,然後在 Android Studio 開發環境中打開專案,選擇裡面的 finish 模塊,編譯並執行到手機就行了!

我在 build 這個範例時,遇到了兩個問題和錯誤, 其中一個是:Unable to make field private final java.lang.String java.io.File.path accessible: module java.base does not "opens java.io" to unnamed module

解決方式:Fix it by upgrading Grade Android Plugin Version to 7.0.3 in android/build.gradle

另一個問題是:java.lang.IllegalAccessError: class org.jetbrains.kotlin.kapt3.base.KaptContext (in unnamed module @0x74f83670) cannot access class com.sun.tools.javac.util.Context (in module jdk.compiler) because module jdk.compiler does not export com.sun.tools.javac.util to unnamed module

解決方式:Upgrade Kotlin Gradle Plugin Version to 1.6.0+

解決了以上問題後,將稍早轉出來的TFLite模型,複製到專案的ml文件夾中,但是 Android Studio 編輯器上卻顯示了 Type mismatch 的錯誤信息,內容如下:


看來是在調用 model.process() 時,需要傳入 TensorBuffer 型別的物件,而我稍早轉換出來的模型,卻是 TensorImage 型別。查了資料,後來在 Stack Overflow 上面找到這篇文章有相關的討論,看起來是少了元數據(metadata) 這個東西。

現在新建一個叫做 converter.py 的腳本,並上傳到 Google Drive 上面,來解決這個問題。

完整的 converter.py 腳本內容如下:

腳本中使用 TensorFlow Lite 相關的元數據寫入工具來為模型添加元數據(metadata),這些元數據可以在部署模型時提供有關模型的附加信息,例如輸入預處理、輸出後處理、類別標籤等。


首先我們引入 TensorFlow 2.x 版本,確保使用的 TensorFlow 版本符合要求。然後,引入了與元數據寫入相關的工具,包括 image_classifierwriter_utils

將類別標籤列表寫入到名為 'labels.txt' 的文本文件中,每一行包含一個類別標籤。然後,使用 image_classifier.MetadataWriter 類來生成元數據。在這個例子中,元數據包含了有關影像分類模型的信息。需要提供以下參數:

  • _TFLITE_MODEL_PATH:轉換為 TensorFlow Lite 格式的模型文件路徑。
  • _INPUT_NORM_MEAN_INPUT_NORM_STD:輸入影像的正規化參數,用於處理輸入影像。
  • _LABELS_FILE:包含類別標籤的文本文件路徑
接下來印出生成的元數據的 JSON 表示,用於驗證元數據是否生成正確。最後,使用 metadata_generator.populate() 方法將生成的元數據集成到 TensorFlow Lite 模型中,並將包含元數據的模型保存到名為 "converted_model_with_metadata.tflite" 的文件。

現在我們可以在 Colab 筆記本中,將 converter.py 腳本從雲端硬碟目錄,複製到執行階段的文件夾下,然後執行這個腳本。執行完成後,就可以在側邊欄看到一個名為 "converted_model_with_metadata.tflite" 的模型文件了。

下載這個文件,將它命名為你要的名字,並複製到剛才 Android 專案的 ml 文件夾下,Rebuild project 後,可以發現稍早的 Type mismatch 錯誤信息不見了。

在 Android 手機上測試模型

現在可以成功編譯專案並安裝到手機上進行測試,以下幾張截圖是採用這個圖像分類模型的 Android 應用程式執行結果之畫面。不出所料,預測表現一般般,呵呵。

註:這個範例中,是直接將模型打包在 Android 應用程式裡。如果要將模型部署到雲端(如 Firebase ML),讓客戶端可以持續更新最新的模型,可以參考上一篇文章裡面的說明。





利用 Streamlit 將模型部署為 Web 應用程式

TFLite 模型擁有體積小、推理速度快之特性,也使其有利於部署在雲端。 現在我們可以來創建一個簡單的場景圖像分類 Web 應用程序。我們可以在網頁中上傳圖像,然後利用我們訓練出來的模型,推斷該圖像是屬於何種場景。

這裡我們使用 StreamlitGitHub 來部署這個 Web 應用程式。Streamlit 是一個特別設計給機器學習與資料科學使用的開源框架,不需要任何網頁的知識,只需要用 Python 語法,就能輕鬆開發和部署 Dashboard 和 Web 應用程式。


首先建立一個 streamlit_app.py 腳本,完整的代碼內容如下:

在這個腳本中,我們導入了 Streamlit、TensorFlow、os、numpy 和 pathlib 等函式庫,用於創建應用程式、處理圖像和操作文件路徑。

class_names = ["buildings", "forest", "glacier", "mountain", "sea", "street"] 這個列表包含了模型預測的類別標籤,用於顯示預測結果。

然後使用 TensorFlow Lite 解譯器載入了預先訓練的 TensorFlow Lite 模型。解譯器被配置並分配了資源。

set_input_tensor 和 get_predictions 這兩個函數用於設置輸入張量和獲取預測結果。前者用於將輸入影像設置為解譯器的輸入,後者用於獲取預測的類別。

我們允許用戶上傳圖像文件,並且會顯示上傳後的圖像。上傳的圖像會被保存到 'Models' 文件夾中(這裡我為求方便,直接使用和模型一樣的文件夾,你可以自定義這個文件夾名稱,例如 tempDir,但記得稍後要在 GitHub 專案中建立 tempDir 這個文件夾)。

當用戶點擊 "Get Predictions" 按鈕後,它會呼叫 get_predictions 函數,進行圖像分類並顯示預測結果。預測結果將以文字顯示在 Web 應用程式上。

現在新建一個 GitHub 專案,然後將 streamlit.py 腳本和一個裡面包含 TFLite 模型文件的 Models 文件夾,上傳到這個 GibHub 專案上。

專案目錄的結構會像這樣:


然後前往 Streamlit 註冊一個帳戶,並連結至你的 GitHub Profile,然後就可以在 Deploy 頁面中,選擇稍早建立的這個 Repository。最底下的 App URL 是這個 Web 應用程式的網址,你可以自定義網址前端的名稱。最後點選 Deploy! 按鈕即可完成應用程式的部署。


部署完成後,我們就可以透過 App URL 連結,打開這個簡單的圖像分類 Web 應用程式了。點選 Browse files 上傳一張照片,然後點 Get Predictions 按鈕,就能進行預測了!


以下是幾張測試截圖,結果看起來還行!




使用 TensorFlow Lite Model Maker 進行圖像分類

其實我們可以直接使用 TFLite Model Maker 來進行圖像分類模型的訓練,這篇教學裡面有如何使用 Model Maker 庫來調整和轉換在移動設備上對花卉資料集進行分類並產生圖像分類模型的說明。

只要將 Intel Image Classification 圖像資料集取代這篇教學所使用的花卉資料集,就能訓練出相同功能的 TFLite 模型了,且代碼更少、使用方式更簡單。

下面是使用 TFLite Model Maker 來訓練模型的 Python 腳本 image_classify2.py


將這個腳本上傳到 Google Drive,並且在 「TFLite-Image-Classification-Python-3.9.ipynb」 筆記本上執行,就能產生可直接使用 TFLite 模型了。


本文完

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