目标检测中图像增强，mixup 如何操作？

随机混合图像，效果是不是会更好？

一直以来，在深度学习领域，图像分类是呈指数级增长的课题之一。传统的图像识别任务很大程度上依赖于一些专有的处理技术,如膨胀/消蚀、内核和频域转换等处理方法，然而特征提取的困难最终限制了这些方法所取得的进展。另一方面，神经网络关注的是寻找输入图像和输出标签之间的关系，为了实现此目的，需要对架构进行“调优”。虽然准确性提高得很显著，但网络通常需要大量的数据来进行训练，因此，现在有许多研究都关注数据增强——在现有数据集基础上增加数据量的过程。

本文介绍了一种既简单又有效的增强策略——Mixup，利用 PyTorch框架实现Mixup并对结果进行比较。

为什么在使用Mixup之前要增强数据？

根据给定的训练数据集来训练和更新神经网络体系结构中的参数。然而，由于培训数据只涵盖了整个可能数据分布的某一部分，因此网络可能过于适合分布的“可见”部分。因此，我们拥有进行训练的数据越多，理论上就能更好地描述整个分布。

虽然我们拥有的数据数量有限，但我们总是可以尝试稍微改变图像，并将它们作为“新”样本输入网络进行培训。这个过程被称为数据增强。

Mixup为何物？

图1 图像Mixup的简单可视化图

假设需要对狗和猫的图像进行分类，给出一组带有标签的图像集合(即[1,0]代表狗；[0, 1] 代表猫)，Mixup的过程是对两幅图像进行简单的平均，它们的标签对应一个新数据。

具体地说，Mixup可以用以下数学概念来描述：

其中x，y是混合后的图像及其标签，其中，图像xᵢ（标签为yᵢ)和图像xⱼ(标签为yⱼ)，λ为给定beta分布的随机数。

这为不同的类提供了连续的数据样本，直观地扩展了给定训练集的分布，从而使网络在测试阶段更加稳健。

在所有网络上使用Mixup

由于Mixup仅仅是一种数据增强方法，它与所有分类网络架构正交，这意味着可以在所有分类问题的神经网络中采用Mixup。

本文在 “Mixup：远不止将经验风险最小化”一文的基础上，对多个数据集和架构进行了实验，实验结果表明：Mixup的好处不是一次性的特例。

计算环境

运行库

整个项目通过PyTorch库（包括torchvision）来实现，Mixup需要从beta分布中生成样本，这可以方便地通过NumPy库实现，也可以使用随机库来Mixup随机图像。利用以下代码导入库：

数据集

作为演示，为了将Mixup的概念应用到传统的图像分类上， CIFAR-10数据集似乎是最可行的选择，CIFAR-10数据集包含10个类，多达60000幅彩色图像（每类6000个），以5：1的比例分为训练集和测试集。这些图像的分类相对简单，但比最基本的数字识别数据集MNIST要难。

有多种方法可以下载到CIFAR-10数据集，包括从多伦多大学的网站上下载或使用torchvision数据集。另一个值得一提的平台是Graviti Open Datasets 平台，该平台包含数百个数据集及其相应的作者，各个数据集对应训练任务的标签（即分类、目标检测）。也可以下载其他分类数据集，如CompCars或SVHN来测试不同场景下性能的优化。目前，该公司正在开发SDK，虽然现在加载数据会比较费时，但未来不久将可能会有所改进，因为他们正在优化快速批量下载。

硬件要求

最好在GPU上训练神经网络，因为GPU能显著提高训练速度。但是，如果手上只有CPU可用，仍然可以测试该程序。只需使用以下操作，便可以确定运行程序的硬件要求：

实施情况

网络

实验目的是要看到Mixup的结果，而不是神经网络本身。因此，为了达到演示的目的，实现了一个简单的4层卷积神经网络(CNN)，后随 2层全连接层。注意，对于Mixup和非Mixup训练程序，均采用相同的神经网络以确保其公平性。

构建以下简单网络：

Mixup

在数据集加载过程中完成Mixup，首先必须编写自己的数据集，而不是使用torchvision.datasets提供的默认数据集。

以下是利用NumPy中包含的beta分布函数实现Mixup的代码：

注意，上述程序并没有对所有图像应用Mixup，而是对大约五分之一的图像应用Mixup。此外，还使用了0.2的beta 分布，可以根据不同的实验来修改分布参数和图像的数量，以期取得更好的结果！

训练与评估

以下代码为训练程序，将批处理大小设置为128，学习速率设置为1e-3，epochs总数设置为30。整个训练进行了两次，一次是带Mixup的，一次是不带Mixup；损失也由自己定义，因为目前，BCE损失不允许带有小数的标签：

为了评估Mixup的效果，分别对带有Mixup和不带Mixup各自计算了三次准确率。在没有Mixup的情况下，网络对测试集的准确率约为74.5%，而在带有Mixup时，准确率提高到76.5%左右！

图像分类之外的拓展

Mixup不但提高了图像分类的准确性，研究表明，而且它的优势已经扩展到其他计算机视觉任务中，如能提高对抗性样本的鲁棒性。同时，研究文献也将这个概念扩展到三维表示中，已经证明非常有效（例如：PointMixup）。

结论

希望这篇文章能带给你一个关于如何在训练图像分类网络时应用Mixup的基本概述和指南。可以在以下Github仓库中找到完整的实现代码：

谢谢拨冗阅读本文！后续将发布更多关于计算机视觉/深度学习的不同领域的文章。一定要看看关于VAE的其他文章，通过一次性学习，汲取更多知识！