数据扩增介绍
在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。
数据扩增为什么有用？
在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。现有深度学习的参数非常多，一般的模型可训练的参数量基本上都是万到百万级别，而训练集样本的数量很难有这么多。
其次数据扩增可以扩展样本空间，假设现在的分类模型需要对汽车进行分类，左边的是汽车A，右边为汽车B。如果不使用任何数据扩增方法，深度学习模型会从汽车车头的角度来进行判别，而不是汽车具体的区别。
有哪些数据扩增方法？
数据扩增方法有很多：从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。
对于图像分类，数据扩增一般不会改变标签；对于物体检测，数据扩增会改变物体坐标位置；对于图像分割，数据扩增会改变像素标签。
常见的数据扩增方法
在常见的数据扩增方法中，一般会从图像颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度进行变换。当然不同的数据扩增方法可以自由进行组合，得到更加丰富的数据扩增方法。
以torchvision为例，常见的数据扩增方法包括：
transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪
transforms.ColorJitter 对图像颜色的对比度、饱和度和零度进行变换
transforms.FiveCrop 对图像四个角和中心进行裁剪得到五分图像
transforms.Grayscale 对图像进行灰度变换
transforms.Pad 使用固定值进行像素填充
transforms.RandomAffine 随机仿射变换
transforms.RandomCrop 随机区域裁剪
transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转
transforms.RandomRotation 随机旋转
transforms.RandomVerticalFlip 随机垂直翻转
在本次赛题中，赛题任务是需要对图像中的字符进行识别，因此对于字符图片并不能进行翻转操作。比如字符6经过水平翻转就变成了字符9，会改变字符原本的含义。
常用的数据扩增库
https://github.com/pytorch/vision
pytorch官方提供的数据扩增库，提供了基本的数据数据扩增方法，可以无缝与torch进行集成；但数据扩增方法种类较少，且速度中等；
https://github.com/aleju/imgaug
imgaug是常用的第三方数据扩增库，提供了多样的数据扩增方法，且组合起来非常方便，速度较快；
https://albumentations.readthedocs.io
是常用的第三方数据扩增库，提供了多样的数据扩增方法，对图像分类、语义分割、物体检测和关键点检测都支持，速度较快。
举例介绍
由于本次赛题我们使用Pytorch框架讲解具体的解决方案，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。
在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。
import os, sys, glob, shutil, json
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import torchvision.transforms as transforms
class SVHNDataset(Dataset):
def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):
self.img_path = img_path
self.img_label = img_label
if transform is not None:
self.transform = transform
else:
self.transform = None
def __getitem__(self, index):
img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB')
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
# 原始SVHN中类别10为数字0
lbl = np.array(self.img_label[index], dtype=np.int)
lbl = list(lbl) + (5 - len(lbl)) * [10]
return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:5]))
def __len__(self):
return len(self.img_path)
train_path = glob.glob('../input/train/*.png')
train_path.sort()
train_json = json.load(open('../input/train.json'))
train_label = [train_json[x]['label'] for x in train_json]
data = SVHNDataset(train_path, train_label,
transforms.Compose([
# 缩放到固定尺寸
transforms.Resize((64, 128)),
# 随机颜色变换
transforms.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2),
# 加入随机旋转
transforms.RandomRotation(5),
# 将图片转换为pytorch 的tesntor
# transforms.ToTensor(),
# 对图像像素进行归一化
# transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])
]))
通过上述代码，可以将赛题的图像数据和对应标签进行读取，在读取过程中的进行数据扩增
接下来我们将在定义好的Dataset基础上构建DataLoder，你可以会问有了Dataset为什么还要有DataLoder？其实这两个是两个不同的概念，是为了实现不同的功能。
Dataset：对数据集的封装，提供索引方式的对数据样本进行读取
DataLoder：对Dataset进行封装，提供批量读取的迭代读取
加入DataLoder后，数据读取代码改为如下：
import os, sys, glob, shutil, json
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import torchvision.transforms as transforms
class SVHNDataset(Dataset):
def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):
self.img_path = img_path
self.img_label = img_label
if transform is not None:
self.transform = transform
else:
self.transform = None
def __getitem__(self, index):
img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB')
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
# 原始SVHN中类别10为数字0
lbl = np.array(self.img_label[index], dtype=np.int)
lbl = list(lbl) + (5 - len(lbl)) * [10]
return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:5]))
def __len__(self):
return len(self.img_path)
train_path = glob.glob('../input/train/*.png')
train_path.sort()
train_json = json.load(open('../input/train.json'))
train_label = [train_json[x]['label'] for x in train_json]
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
SVHNDataset(train_path, train_label,
transforms.Compose([
transforms.Resize((64, 128)),
transforms.ColorJitter(0.3, 0.3, 0.2),
transforms.RandomRotation(5),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])),
batch_size=10, # 每批样本个数
shuffle=False, # 是否打乱顺序
num_workers=10, # 读取的线程个数
)
for data in train_loader:
break
在加入DataLoder后，数据按照批次获取，每批次调用Dataset读取单个样本进行拼接。此时data的格式为：
torch.Size([10, 3, 64, 128]), torch.Size([10, 6])
前者为图像文件，为batchsize * chanel * height * width次序；后者为字符标签。
