图像增广

🏷sec_image_augmentation

:numref:sec_alexnet提到过大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。
图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。
此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
例如，我们可以以不同的方式裁剪图像，使感兴趣的对象出现在不同的位置，减少模型对于对象出现位置的依赖。
我们还可以调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度。
可以说，图像增广技术对于AlexNet的成功是必不可少的。本节将讨论这项广泛应用于计算机视觉的技术。

%matplotlib inline
from d2l import mxnet as d2l
from mxnet import autograd, gluon, image, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn

npx.set_np()
​

#@tab pytorch
%matplotlib inline
from d2l import torch as d2l
import torch
import torchvision
from torch import nn
​

#@tab paddle
%matplotlib inline
from d2l import paddle as d2l
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import paddle
import paddle.vision as paddlevision
from paddle import nn
​

常用的图像增广方法

在对常用图像增广方法的探索时，我们将使用下面这个尺寸为400\times 500的图像作为示例。

d2l.set_figsize()
img = image.imread(https://www.aiknowledge.cn/images/动手学深度学习/cat1.webp)
d2l.plt.imshow(img.asnumpy());
​

#@tab pytorch, paddle
d2l.set_figsize()
img = d2l.Image.open(https://www.aiknowledge.cn/images/动手学深度学习/cat1.webp)
d2l.plt.imshow(img);
​

大多数图像增广方法都具有一定的随机性。为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。
此函数在输入图像img上多次运行图像增广方法aug并显示所有结果。

#@tab all
def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)
​

翻转和裁剪

[左右翻转图像]通常不会改变对象的类别。这是最早且最广泛使用的图像增广方法之一。
接下来，我们使用transforms模块来创建RandomFlipLeftRight实例，这样就各有50%的几率使图像向左或向右翻转。

apply(img, gluon.data.vision.transforms.RandomFlipLeftRight())
​

#@tab pytorch
apply(img, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip())
​

#@tab paddle
apply(img, paddlevision.transforms.RandomHorizontalFlip())
​

[上下翻转图像]不如左右图像翻转那样常用。但是，至少对于这个示例图像，上下翻转不会妨碍识别。接下来，我们创建一个RandomFlipTopBottom实例，使图像各有50%的几率向上或向下翻转。

apply(img, gluon.data.vision.transforms.RandomFlipTopBottom())
​

#@tab pytorch
apply(img, torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())
​

#@tab paddle
apply(img,  paddlevision.transforms.RandomVerticalFlip())
​

在我们使用的示例图像中，猫位于图像的中间，但并非所有图像都是这样。
在 :numref:sec_pooling中，我们解释了汇聚层可以降低卷积层对目标位置的敏感性。
另外，我们可以通过对图像进行随机裁剪，使物体以不同的比例出现在图像的不同位置。
这也可以降低模型对目标位置的敏感性。

下面的代码将[随机裁剪]一个面积为原始面积10%到100%的区域，该区域的宽高比从0.5～2之间随机取值。
然后，区域的宽度和高度都被缩放到200像素。
在本节中（除非另有说明），a和b之间的随机数指的是在区间[a, b]中通过均匀采样获得的连续值。

shape_aug = gluon.data.vision.transforms.RandomResizedCrop(
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
apply(img, shape_aug)
​

#@tab pytorch
shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
apply(img, shape_aug)
​

#@tab paddle
shape_aug =  paddlevision.transforms.RandomResizedCrop(
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
apply(img, shape_aug)
​

改变颜色

另一种增广方法是改变颜色。
我们可以改变图像颜色的四个方面：亮度、对比度、饱和度和色调。
在下面的示例中，我们[随机更改图像的亮度]，随机值为原始图像的50%（1-0.5）到150%（1+0.5）之间。

apply(img, gluon.data.vision.transforms.RandomBrightness(0.5))
​

#@tab pytorch
apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0, saturation=0, hue=0))
​

#@tab paddle
apply(img,  paddlevision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0, saturation=0, hue=0))
​

同样，我们可以[随机更改图像的色调]。

apply(img, gluon.data.vision.transforms.RandomHue(0.5))
​

#@tab pytorch
apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0.5))
​

#@tab paddle
apply(img,  paddlevision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0.5))
​

我们还可以创建一个RandomColorJitter实例，并设置如何同时[随机更改图像的亮度（brightness）、对比度（contrast）、饱和度（saturation）和色调（hue）]。

color_aug = gluon.data.vision.transforms.RandomColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5)
apply(img, color_aug)
​

#@tab pytorch
color_aug = torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5)
apply(img, color_aug)
​

#@tab paddle
color_aug =  paddlevision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5)
apply(img, color_aug)
​

[结合多种图像增广方法]

在实践中，我们将结合多种图像增广方法。比如，我们可以通过使用一个Compose实例来综合上面定义的不同的图像增广方法，并将它们应用到每个图像。

augs = gluon.data.vision.transforms.Compose([
    gluon.data.vision.transforms.RandomFlipLeftRight(), color_aug, shape_aug])
apply(img, augs)
​

#@tab pytorch
augs = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), color_aug, shape_aug])
apply(img, augs)
​

#@tab paddle
augs =  paddlevision.transforms.Compose([
     paddle.vision.transforms.RandomHorizontalFlip(), color_aug, shape_aug])
apply(img, augs)
​

[使用图像增广进行训练]

让我们使用图像增广来训练模型。
这里，我们使用CIFAR-10数据集，而不是我们之前使用的Fashion-MNIST数据集。
这是因为Fashion-MNIST数据集中对象的位置和大小已被规范化，而CIFAR-10数据集中对象的颜色和大小差异更明显。
CIFAR-10数据集中的前32个训练图像如下所示。

d2l.show_images(gluon.data.vision.CIFAR10(
    train=True)[0:32][0], 4, 8, scale=0.8);
​

#@tab pytorch
all_images = torchvision.datasets.CIFAR10(train=True, root="../data",
                                          download=True)
d2l.show_images([all_images[i][0] for i in range(32)], 4, 8, scale=0.8);
​

#@tab paddle
all_images =  paddlevision.datasets.Cifar10(mode='train' , download=True)
print(len(all_images))
d2l.show_images([all_images[i][0] for i in range(32)], 4, 8, scale=0.8);
​

为了在预测过程中得到确切的结果，我们通常对训练样本只进行图像增广，且在预测过程中不使用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实例将一批图像转换为深度学习框架所要求的格式，即形状为（批量大小，通道数，高度，宽度）的32位浮点数，取值范围为0～1。

train_augs = gluon.data.vision.transforms.Compose([
    gluon.data.vision.transforms.RandomFlipLeftRight(),
    gluon.data.vision.transforms.ToTensor()])

test_augs = gluon.data.vision.transforms.Compose([
    gluon.data.vision.transforms.ToTensor()])
​

#@tab pytorch
train_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     torchvision.transforms.ToTensor()])

test_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.ToTensor()])
​

#@tab paddle
train_augs = paddlevision.transforms.Compose([
     paddlevision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     paddlevision.transforms.ToTensor()])

test_augs = paddlevision.transforms.Compose([
     paddlevision.transforms.ToTensor()])
​

:begin_tab:mxnet
接下来，我们定义了一个辅助函数，以便于读取图像和应用图像增广。Gluon数据集提供的transform_first函数将图像增广应用于每个训练样本的第一个元素（由图像和标签组成），即应用在图像上。有关DataLoader的详细介绍，请参阅 :numref:sec_fashion_mnist。
:end_tab:

:begin_tab:pytorch
接下来，我们[定义一个辅助函数，以便于读取图像和应用图像增广]。PyTorch数据集提供的transform参数应用图像增广来转化图像。有关DataLoader的详细介绍，请参阅 :numref:sec_fashion_mnist。
:end_tab:

def load_cifar10(is_train, augs, batch_size):
    return gluon.data.DataLoader(
        gluon.data.vision.CIFAR10(train=is_train).transform_first(augs),
        batch_size=batch_size, shuffle=is_train,
        num_workers=d2l.get_dataloader_workers())
​

#@tab pytorch
def load_cifar10(is_train, augs, batch_size):
    dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=is_train,
                                           transform=augs, download=True)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
                    shuffle=is_train, num_workers=d2l.get_dataloader_workers())
    return dataloader
​

#@tab paddle
def load_cifar10(is_train, augs, batch_size):
    dataset = paddlevision.datasets.Cifar10(mode="train", 
                                            transform=augs, download=True)
    dataloader = paddle.io.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, 
                    num_workers=d2l.get_dataloader_workers(), shuffle=is_train)
    return dataloader
​

多GPU训练

我们在CIFAR-10数据集上训练 :numref:sec_resnet中的ResNet-18模型。
回想一下 :numref:sec_multi_gpu_concise中对多GPU训练的介绍。
接下来，我们[定义一个函数，使用多GPU对模型进行训练和评估]。

#@save
def train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices,
                     split_f=d2l.split_batch):
    """用多GPU进行小批量训练"""
    X_shards, y_shards = split_f(features, labels, devices)
    with autograd.record():
        pred_shards = [net(X_shard) for X_shard in X_shards]
        ls = [loss(pred_shard, y_shard) for pred_shard, y_shard
              in zip(pred_shards, y_shards)]
    for l in ls:
        l.backward()
    # True标志允许使用过时的梯度，这很有用（例如，在微调BERT中）
    trainer.step(labels.shape[0], ignore_stale_grad=True)
    train_loss_sum = sum([float(l.sum()) for l in ls])
    train_acc_sum = sum(d2l.accuracy(pred_shard, y_shard)
                        for pred_shard, y_shard in zip(pred_shards, y_shards))
    return train_loss_sum, train_acc_sum
​

#@tab pytorch
#@save
def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices):
    """用多GPU进行小批量训练"""
    if isinstance(X, list):
        # 微调BERT中所需
        X = [x.to(devices[0]) for x in X]
    else:
        X = X.to(devices[0])
    y = y.to(devices[0])
    net.train()
    trainer.zero_grad()
    pred = net(X)
    l = loss(pred, y)
    l.sum().backward()
    trainer.step()
    train_loss_sum = l.sum()
    train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y)
    return train_loss_sum, train_acc_sum
​

#@tab paddle
#@save
def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices):
    """用多GPU进行小批量训练
    飞桨不支持在notebook上进行多GPU训练
    Defined in :numref:`sec_image_augmentation`"""
    if isinstance(X, list):
        # 微调BERT中所需（稍后讨论）
        X = [paddle.to_tensor(x, place=devices[0]) for x in X]
    else:
        X = paddle.to_tensor(X, place=devices[0])
    y = paddle.to_tensor(y, place=devices[0])
    net.train()
    trainer.clear_grad()
    pred = net(X)
    l = loss(pred, y)
    l.sum().backward()
    trainer.step()
    train_loss_sum = l.sum()
    train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y)
    return train_loss_sum, train_acc_sum
​

#@save
def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,
               devices=d2l.try_all_gpus(), split_f=d2l.split_batch):
    """用多GPU进行模型训练"""
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    for epoch in range(num_epochs):
        # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数
        metric = d2l.Accumulator(4)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = train_batch_ch13(
                net, features, labels, loss, trainer, devices, split_f)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.size)
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3],
                              None))
        test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpus(net, test_iter, split_f)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc '
          f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on '
          f'{str(devices)}')
​

#@tab pytorch
#@save
def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,
               devices=d2l.try_all_gpus()):
    """用多GPU进行模型训练"""
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0])
    for epoch in range(num_epochs):
        # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数
        metric = d2l.Accumulator(4)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = train_batch_ch13(
                net, features, labels, loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel())
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3],
                              None))
        test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc '
          f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on '
          f'{str(devices)}')
​

#@tab paddle
#@save
def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,
               devices=d2l.try_all_gpus()):
    """用多GPU进行模型训练
    Defined in :numref:`sec_image_augmentation`"""
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    net = paddle.DataParallel(net)
    for epoch in range(num_epochs):
        # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数
        metric = d2l.Accumulator(4)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = train_batch_ch13(
                net, features, labels, loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel())
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3],
                              None))
        test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc '
          f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on '
          f'{str(devices)}')
​

现在，我们可以[定义train_with_data_aug函数，使用图像增广来训练模型]。该函数获取所有的GPU，并使用Adam作为训练的优化算法，将图像增广应用于训练集，最后调用刚刚定义的用于训练和评估模型的train_ch13函数。

batch_size, devices, net = 256, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10)
net.initialize(init=init.Xavier(), ctx=devices)

def train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net, lr=0.001):
    train_iter = load_cifar10(True, train_augs, batch_size)
    test_iter = load_cifar10(False, test_augs, batch_size)
    loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
    trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'adam',
                            {'learning_rate': lr})
    train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, 10, devices)
​

#@tab pytorch
batch_size, devices, net = 256, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10, 3)

def init_weights(m):
    if type(m) in [nn.Linear, nn.Conv2d]:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)

net.apply(init_weights)

def train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net, lr=0.001):
    train_iter = load_cifar10(True, train_augs, batch_size)
    test_iter = load_cifar10(False, test_augs, batch_size)
    loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
    trainer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, 10, devices)
​

#@tab paddle
batch_size, devices, net = 256, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10, 3)

def init_weights(m):
    if type(m) in [nn.Linear, nn.Conv2D]:
        nn.initializer.XavierUniform(m.weight)

net.apply(init_weights)

def train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net, lr=0.001):
    train_iter = load_cifar10(True, train_augs, batch_size)
    test_iter = load_cifar10(False, test_augs, batch_size)
    loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
    trainer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr, parameters=net.parameters())
    train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, 10, devices[:1])
​

让我们使用基于随机左右翻转的图像增广来[训练模型]。

#@tab all
train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net)
​

小结

• 图像增广基于现有的训练数据生成随机图像，来提高模型的泛化能力。
• 为了在预测过程中得到确切的结果，我们通常对训练样本只进行图像增广，而在预测过程中不使用带随机操作的图像增广。
• 深度学习框架提供了许多不同的图像增广方法，这些方法可以被同时应用。

练习

1. 在不使用图像增广的情况下训练模型：train_with_data_aug(no_aug, no_aug)。比较使用和不使用图像增广的训练结果和测试精度。这个对比实验能支持图像增广可以减轻过拟合的论点吗？为什么？
2. 在基于CIFAR-10数据集的模型训练中结合多种不同的图像增广方法。它能提高测试准确性吗？
3. 参阅深度学习框架的在线文档。它还提供了哪些其他的图像增广方法？

:begin_tab:mxnet
Discussions
:end_tab:

:begin_tab:pytorch
Discussions
:end_tab:

:begin_tab:paddle
Discussions
:end_tab: