数据增广

图像增广

大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模

图像增广的另一种解释是,随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。例如,我们可以对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在不同位置,从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度

可以说图像增广的作用有:扩大训练集规模、降低模型对某些属性的依赖

导入实验用的数据

%matplotlib inline
import os
os.listdir("/home/kesci/input/img2083/")

import time
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torchvision
import sys
from PIL import Image

sys.path.append("/home/kesci/input/")
#置当前使用的GPU设备仅为0号设备
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"   

import d2lzh1981 as d2l

# 定义device,是否使用GPU,依据计算机配置自动会选择
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(torch.__version__)
print(device)

图像增广的例子:

d2l.set_figsize()
img = Image.open('/home/kesci/input/img2083/img/cat1.jpg')
d2l.plt.imshow(img)

数据增广_第1张图片
定义绘图函数

# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

大部分图像增广方法都有一定的随机性。为了方便观察图像增广的效果,接下来我们定义一个辅助函数apply。这个函数对输入图像img多次运行图像增广方法aug并展示所有的结果。

def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    show_images(Y, num_rows, num_cols, scale)

翻转和裁剪

左右翻转图像通常不改变物体的类别。它是最早也是最广泛使用的一种图像增广方法。下面我们通过torchvision.transforms模块创建RandomHorizontalFlip实例来实现一半概率的图像水平(左右)翻转。
数据增广_第2张图片

数据增广_第3张图片
在下面的代码里,我们每次随机裁剪出一块面积为原面积10%∼100%的区域,且该区域的宽和高之比随机取自0.5∼2,然后再将该区域的宽和高分别缩放到200像素。若无特殊说明,本节中a和b之间的随机数指的是从区间[a,b]中随机均匀采样所得到的连续值。

In [8]:

shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(200, scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
apply(img, shape_aug)

数据增广_第4张图片

变换颜色

另一类增广方法是变化颜色。我们可以从4个方面改变图像的颜色:亮度(brightness)、对比度(contrast)、饱和度(saturation)和色调(hue)。在下面的例子里,我们将图像的亮度随机变化为原图亮度的50%(1−0.5)∼150%(1+0.5)。
数据增广_第5张图片
随机变换色调数据增广_第6张图片
对比度
数据增广_第7张图片
我们也可以同时设置如何随机变化图像的亮度(brightness)、对比度(contrast)、饱和度(saturation)和色调(hue)。
数据增广_第8张图片

叠加多个图像增广方法

实际应用中我们会将多个图像增广方法叠加使用。我们可以通过Compose实例将上面定义的多个图像增广方法叠加起来,再应用到每张图像之上。
数据增广_第9张图片

使用图像增广训练模型

下面我们来看一个将图像增广应用在实际训练中的例子。这里我们使用CIFAR-10数据集,而不是之前我们一直使用的Fashion-MNIST数据集。这是因为Fashion-MNIST数据集中物体的位置和尺寸都已经经过归一化处理,而CIFAR-10数据集中物体的颜色和大小区别更加显著。下面展示了CIFAR-10数据集中前32张训练图像。

CIFAR_ROOT_PATH = '/home/kesci/input/cifar102021'
all_imges = torchvision.datasets.CIFAR10(train=True, root=CIFAR_ROOT_PATH, download = True)
# all_imges的每一个元素都是(image, label)
show_images([all_imges[i][0] for i in range(32)], 4, 8, scale=0.8);

数据增广_第10张图片
为了在预测时得到确定的结果,我们通常只将图像增广应用在训练样本上,而不在预测时使用含随机操作的图像增广。在这里我们只使用最简单的随机左右翻转。此外,我们使用ToTensor将小批量图像转成PyTorch需要的格式,即形状为(批量大小, 通道数, 高, 宽)、值域在0到1之间且类型为32位浮点数。

flip_aug = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     torchvision.transforms.ToTensor()])

no_aug = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.ToTensor()])

接下来我们定义一个辅助函数来方便读取图像并应用图像增广。有关DataLoader的详细介绍,可参考更早的3.5节图像分类数据集(Fashion-MNIST)。

num_workers = 0 if sys.platform.startswith('win32') else 4
def load_cifar10(is_train, augs, batch_size, root=CIFAR_ROOT_PATH):
    dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root=root, train=is_train, transform=augs, download=False)
    return DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=is_train, num_workers=num_workers)

我们在CIFAR-10数据集上训练5.11节(残差网络)中介绍的ResNet-18模型。
我们先定义train函数使用GPU训练并评价模型。

# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
def train(train_iter, test_iter, net, loss, optimizer, device, num_epochs):
    net = net.to(device)
    print("training on ", device)
    batch_count = 0
    for epoch in range(num_epochs):
        train_l_sum, train_acc_sum, n, start = 0.0, 0.0, 0, time.time()
        for X, y in train_iter:
            X = X.to(device)
            y = y.to(device)
            y_hat = net(X)
            l = loss(y_hat, y)
            optimizer.zero_grad()
            l.backward()
            optimizer.step()
            train_l_sum += l.cpu().item()
            train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().cpu().item()
            n += y.shape[0]
            batch_count += 1
        test_acc = d2l.evaluate_accuracy(test_iter, net)
        print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f, time %.1f sec'
              % (epoch + 1, train_l_sum / batch_count, train_acc_sum / n, test_acc, time.time() - start))

然后就可以定义train_with_data_aug函数使用图像增广来训练模型了。该函数使用Adam算法作为训练使用的优化算法,然后将图像增广应用于训练数据集之上,最后调用刚才定义的train函数训练并评价模型。

def train_with_data_aug(train_augs, test_augs, lr=0.001):
    batch_size, net = 256, d2l.resnet18(10)
    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    train_iter = load_cifar10(True, train_augs, batch_size)
    test_iter = load_cifar10(False, test_augs, batch_size)
    train(train_iter, test_iter, net, loss, optimizer, device, num_epochs=10)

train_with_data_aug(flip_aug, no_aug)

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