src/03-pretrained-nets-vectorizers.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Image Vectorization using Pretrained Networks\n",
    "\n",
    "In this notebook, we compute image vectors for images in the Holidays dataset against the following pretrained Keras Networks available from the [Keras model zoo](https://keras.io/applications/).\n",
    "* VGG16\n",
    "* VGG19\n",
    "* ResNet50\n",
    "* InceptionV3\n",
    "* xCeption"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using TensorFlow backend.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from __future__ import division, print_function\n",
    "from scipy.misc import imresize\n",
    "from keras.applications import vgg16, vgg19, inception_v3, resnet50, xception\n",
    "from keras.models import Model\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "import os\n",
    "%matplotlib inline"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "DATA_DIR = \"../data/\"\n",
    "IMAGE_DIR = os.path.join(DATA_DIR, \"holiday-photos\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def image_batch_generator(image_names, batch_size):\n",
    "    num_batches = len(image_names) // batch_size\n",
    "    for i in range(num_batches):\n",
    "        batch = image_names[i * batch_size : (i + 1) * batch_size]\n",
    "        yield batch\n",
    "    batch = image_names[(i+1) * batch_size:]\n",
    "    yield batch\n",
    "    \n",
    "def vectorize_images(image_dir, image_size, preprocessor, \n",
    "                     model, vector_file, batch_size=32):\n",
    "    image_names = os.listdir(image_dir)\n",
    "    num_vecs = 0\n",
    "    fvec = open(vector_file, \"wb\")\n",
    "    for image_batch in image_batch_generator(image_names, batch_size):\n",
    "        batched_images = []\n",
    "        for image_name in image_batch:\n",
    "            image = plt.imread(os.path.join(image_dir, image_name))\n",
    "            image = imresize(image, (image_size, image_size))\n",
    "            batched_images.append(image)\n",
    "        X = preprocessor(np.array(batched_images, dtype=\"float32\"))\n",
    "        vectors = model.predict(X)\n",
    "        for i in range(vectors.shape[0]):\n",
    "            if num_vecs % 100 == 0:\n",
    "                print(\"{:d} vectors generated\".format(num_vecs))\n",
    "            image_vector = \",\".join([\"{:.5e}\".format(v) for v in vectors[i].tolist()])\n",
    "            fvec.write(\"{:s}\\t{:s}\\n\".format(image_batch[i], image_vector))\n",
    "            num_vecs += 1\n",
    "    print(\"{:d} vectors generated\".format(num_vecs))\n",
    "    fvec.close()\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "source": [
    "## Generate vectors using VGG 16"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "IMAGE_SIZE = 224\n",
    "VECTOR_FILE = os.path.join(DATA_DIR, \"vgg16-vectors.tsv\")\n",
    "\n",
    "vgg16_model = vgg16.VGG16(weights=\"imagenet\", include_top=True)\n",
    "# vgg16_model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0 vectors generated\n",
      "100 vectors generated\n",
      "200 vectors generated\n",
      "300 vectors generated\n",
      "400 vectors generated\n",
      "500 vectors generated\n",
      "600 vectors generated\n",
      "700 vectors generated\n",
      "800 vectors generated\n",
      "900 vectors generated\n",
      "1000 vectors generated\n",
      "1100 vectors generated\n",
      "1200 vectors generated\n",
      "1300 vectors generated\n",
      "1400 vectors generated\n",
      "1491 vectors generated\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = Model(input=vgg16_model.input,\n",
    "             output=vgg16_model.get_layer(\"fc2\").output)\n",
    "preprocessor = vgg16.preprocess_input\n",
    "\n",
    "vectorize_images(IMAGE_DIR, IMAGE_SIZE, preprocessor, model, VECTOR_FILE)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "source": [
    "## Generate Vectors using VGG 19"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "IMAGE_SIZE = 224\n",
    "VECTOR_FILE = os.path.join(DATA_DIR, \"vgg19-vectors.tsv\")\n",
    "\n",
    "vgg19_model = vgg19.VGG19(weights=\"imagenet\", include_top=True)\n",
    "# vgg19_model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0 vectors generated\n",
      "100 vectors generated\n",
      "200 vectors generated\n",
      "300 vectors generated\n",
      "400 vectors generated\n",
      "500 vectors generated\n",
      "600 vectors generated\n",
      "700 vectors generated\n",
      "800 vectors generated\n",
      "900 vectors generated\n",
      "1000 vectors generated\n",
      "1100 vectors generated\n",
      "1200 vectors generated\n",
      "1300 vectors generated\n",
      "1400 vectors generated\n",
      "1491 vectors generated\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = Model(input=vgg19_model.input,\n",
    "             output=vgg19_model.get_layer(\"fc2\").output)\n",
    "preprocessor = vgg19.preprocess_input\n",
    "\n",
    "vectorize_images(IMAGE_DIR, IMAGE_SIZE, preprocessor, model, VECTOR_FILE)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "source": [
    "## Generate Vectors using Inception V3"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5\n",
      "95019008/95119472 [============================>.] - ETA: 0s  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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "IMAGE_SIZE = 299\n",
    "VECTOR_FILE = os.path.join(DATA_DIR, \"inception-vectors.tsv\")\n",
    "\n",
    "inception_model = inception_v3.InceptionV3(weights=\"imagenet\", include_top=True)\n",
    "# inception_model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0 vectors generated\n",
      "100 vectors generated\n",
      "200 vectors generated\n",
      "300 vectors generated\n",
      "400 vectors generated\n",
      "500 vectors generated\n",
      "600 vectors generated\n",
      "700 vectors generated\n",
      "800 vectors generated\n",
      "900 vectors generated\n",
      "1000 vectors generated\n",
      "1100 vectors generated\n",
      "1200 vectors generated\n",
      "1300 vectors generated\n",
      "1400 vectors generated\n",
      "1491 vectors generated\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = Model(input=inception_model.input,\n",
    "             output=inception_model.get_layer(\"flatten\").output)\n",
    "preprocessor = inception_v3.preprocess_input\n",
    "\n",
    "vectorize_images(IMAGE_DIR, IMAGE_SIZE, preprocessor, model, VECTOR_FILE)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "source": [
    "## Generate Vectors using Resnet 50"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5\n",
      "102285312/102853048 [============================>.] - ETA: 0s  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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b"
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    "VECTOR_FILE = os.path.join(DATA_DIR, \"resnet-vectors.tsv\")\n",
    "\n",
    "resnet_model = resnet50.ResNet50(weights=\"imagenet\", include_top=True)\n",
    "# resnet_model.summary()"
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      "1400 vectors generated\n",
      "1491 vectors generated\n"
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    }
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   "source": [
    "model = Model(input=resnet_model.input,\n",
    "             output=resnet_model.get_layer(\"flatten_1\").output)\n",
    "preprocessor = resnet50.preprocess_input\n",
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    "## Generate Vectors using Xception"
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   },
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   "source": [
    "IMAGE_SIZE = 299\n",
    "VECTOR_FILE = os.path.join(DATA_DIR, \"xception-vectors.tsv\")\n",
    "\n",
    "xception_model = xception.Xception(weights=\"imagenet\", include_top=True)\n",
    "# xception_model.summary()"
   ]
  },
  {
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   },
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    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "0 vectors generated\n",
      "100 vectors generated\n",
      "200 vectors generated\n",
      "300 vectors generated\n",
      "400 vectors generated\n",
      "500 vectors generated\n",
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      "700 vectors generated\n",
      "800 vectors generated\n",
      "900 vectors generated\n",
      "1000 vectors generated\n",
      "1100 vectors generated\n",
      "1200 vectors generated\n",
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      "1400 vectors generated\n",
      "1491 vectors generated\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = Model(input=xception_model.input,\n",
    "             output=xception_model.get_layer(\"avg_pool\").output)\n",
    "preprocessor = xception.preprocess_input\n",
    "\n",
    "vectorize_images(IMAGE_DIR, IMAGE_SIZE, preprocessor, model, VECTOR_FILE)"
   ]
  },
  {
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