数据增强

卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。

2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜，图片增强方法功不可没，因为有了图片增强，使得训练的数据集比实际数据集多了很多'新'样本，减少了过拟合的问题，下面我们来具体解释一下。

常用的数据增强方法

常用的数据增强方法如下：
1.对图片进行一定比例缩放
2.对图片进行随机位置的截取
3.对图片进行随机的水平和竖直翻转
4.对图片进行随机角度的旋转
5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化

这些方法 pytorch 都已经为我们内置在了 torchvision 里面，我们在安装 pytorch 的时候也安装了 torchvision，下面我们来依次展示一下这些数据增强方法。

import syssys.path.append('..')from PIL import Imagefrom torchvision import transforms as tfs# 读入一张图片im = Image.open('./cat.png')im

随机比例放缩

随机比例缩放主要使用的是 torchvision.transforms.Resize() 这个函数，第一个参数可以是一个整数，那么图片会保存现在的宽和高的比例，并将更短的边缩放到这个整数的大小，第一个参数也可以是一个 tuple，那么图片会直接把宽和高缩放到这个大小；第二个参数表示放缩图片使用的方法，比如最邻近法，或者双线性差值等，一般双线性差值能够保留图片更多的信息，所以 pytorch 默认使用的是双线性差值，你可以手动去改这个参数，更多的信息可以看看文档

# 比例缩放print('before scale, shape: {}'.format(im.size))new_im = tfs.Resize((100, 200))(im)print('after scale, shape: {}'.format(new_im.size))new_im

随机位置截取

随机位置截取能够提取出图片中局部的信息，使得网络接受的输入具有多尺度的特征，所以能够有较好的效果。在 torchvision 中主要有下面两种方式，一个是 torchvision.transforms.RandomCrop()，传入的参数就是截取出的图片的长和宽，对图片在随机位置进行截取；第二个是 torchvision.transforms.CenterCrop()，同样传入介曲初的图片的大小作为参数，会在图片的中心进行截取

# 随机裁剪出 100 x 100 的区域random_im1 = tfs.RandomCrop(100)(im)random_im1# 中心裁剪出 100 x 100 的区域center_im = tfs.CenterCrop(100)(im)center_im

随机的水平和竖直方向翻转

对于上面这一张猫的图片，如果我们将它翻转一下，它仍然是一张猫，但是图片就有了更多的多样性，所以随机翻转也是一种非常有效的手段。在 torchvision 中，随机翻转使用的是 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip() 和 torchvision.transforms.RandomVerticalFlip()

# 随机水平翻转h_filp = tfs.RandomHorizontalFlip()(im)h_filp# 随机竖直翻转v_flip = tfs.RandomVerticalFlip()(im)v_flip

随机角度旋转

一些角度的旋转仍然是非常有用的数据增强方式，在 torchvision 中，使用 torchvision.transforms.RandomRotation() 来实现，其中第一个参数就是随机旋转的角度，比如填入 10，那么每次图片就会在 -10 ~ 10 度之间随机旋转

rot_im = tfs.RandomRotation(45)(im)rot_im

亮度、对比度和颜色的变化

除了形状变化外，颜色变化又是另外一种增强方式，其中可以设置亮度变化，对比度变化和颜色变化等，在 torchvision 中主要使用 torchvision.transforms.ColorJitter() 来实现的，第一个参数就是亮度的比例，第二个是对比度，第三个是饱和度，第四个是颜色

# 亮度bright_im = tfs.ColorJitter(brightness=1)(im) # 随机从 0 ~ 2 之间亮度变化，1 表示原图bright_im# 对比度contrast_im = tfs.ColorJitter(contrast=1)(im) # 随机从 0 ~ 2 之间对比度变化，1 表示原图contrast_im# 颜色color_im = tfs.ColorJitter(hue=0.5)(im) # 随机从 -0.5 ~ 0.5 之间对颜色变化color_im

上面我们讲了这么图片增强的方法，其实这些方法都不是孤立起来用的，可以联合起来用，比如先做随机翻转，然后随机截取，再做对比度增强等等，torchvision 里面有个非常方便的函数能够将这些变化合起来，就是 torchvision.transforms.Compose()，下面我们举个例子

im_aug = tfs.Compose([ tfs.Resize(120), tfs.RandomHorizontalFlip(), tfs.RandomCrop(96), tfs.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, hue=0.5)])import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinenrows = 3ncols = 3figsize = (8, 8)_, figs = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)for i in range(nrows): for j in range(ncols): figs[i][j].imshow(im_aug(im)) figs[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False) figs[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)plt.show()

可以看到每次做完增强之后的图片都有一些变化，所以这就是我们前面讲的，增加了一些'新'数据
下面我们使用图像增强进行训练网络，看看具体的提升究竟在什么地方，使用 ResNet 进行训练

使用数据增强

import numpy as npimport torchfrom torch import nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variablefrom torchvision.datasets import CIFAR10from utils import train, resnetfrom torchvision import transforms as tfs# 使用数据增强def train_tf(x): im_aug = tfs.Compose([ tfs.Resize(120), tfs.RandomHorizontalFlip(), tfs.RandomCrop(96), tfs.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, hue=0.5), tfs.ToTensor(), tfs.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]) ]) x = im_aug(x) return xdef test_tf(x): im_aug = tfs.Compose([ tfs.Resize(96), tfs.ToTensor(), tfs.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]) ]) x = im_aug(x) return xtrain_set = CIFAR10('./data', train=True, transform=train_tf)train_data = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)test_set = CIFAR10('./data', train=False, transform=test_tf)test_data = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False)net = resnet(3, 10)optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)criterion = nn.CrossEntropyLoss()train(net, train_data, test_data, 10, optimizer, criterion)

不使用数据增强

# 不使用数据增强def data_tf(x): im_aug = tfs.Compose([ tfs.Resize(96), tfs.ToTensor(), tfs.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]) ]) x = im_aug(x) return xtrain_set = CIFAR10('./data', train=True, transform=data_tf)train_data = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)test_set = CIFAR10('./data', train=False, transform=data_tf)test_data = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False)net = resnet(3, 10)optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)criterion = nn.CrossEntropyLoss()train(net, train_data, test_data, 10, optimizer, criterion)

从上面可以看出，对于训练集，不做数据增强跑 10 次，准确率已经到了 95%，而使用了数据增强，跑 10 次准确率只有 75%，说明数据增强之后变得更难了。

而对于测试集，使用数据增强进行训练的时候，准确率会比不使用更高，因为数据增强提高了模型应对于更多的不同数据集的泛化能力，所以有更好的效果。

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