干货——图像分类（上）

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干货——图像分类（上）

2018 年 8 月 28 日 计算机视觉战队

这是译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes，由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成。非常感谢那些无偿奉献的大师，在此代表所有爱好学习者向您们致敬，谢谢！

这是斯坦福大学的课程，希望对即将入门DL的您打下基础，还是给已经处在DL届的您们巩固，都希望您们对基础知识有深入的理解。

随便分享CS231n的网址，有兴趣的朋友可以进一步去了解：http://cs231n.github.io/

图像分类

目标：这一节我们将介绍图像分类问题。

图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。主要任务是给定一个输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某一个标签。

例子：在下图中，一个图像分类模型将一个图片分配给四个类别（cat,dog,hat,mug）标签的概率。

如图所示，图片被表示成一个大的3维数字矩阵。在下面例子中，图像分类的最终目标就是转换这个数字矩阵到一个单独的标签，例如“Cat”。图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测其的类别标签。

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困难和挑战：对于人来说，识别猫特别简单，首先我们之前就大量接触这类图像，对其对特的特征有深入的认识，所以人类识别是简单的任务，但是对于，计算机视觉算法，那就那难于上青天。

我们在下面列举了至今计算机视觉领域遇到的困难，也是现在亟待需解决的问题：

刚体&非刚体的变化：不同类型其变化都不一样；
多视角：收集同一个物体图像，获取的角度是多变的；
尺度：在现实生活中，很多物体的尺度都是千变万化；
遮挡：目标物体可能被挡住。有时候只有物体的一小部分是可见的；
光照条件：在像素层面上，光照的影响非常大；
类内差异：一类物体的个体之间有许多不同的对象，每个都有自己的外形。

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数据驱动方法：如何写一个图像分类的算法呢？怎么写一个从图像中认出猫的算法？

因此，我们采取的方法和教小孩儿看图识物类似：给模型很多图像数据，让其不断去学习，学习到每个类的特征。这就是数据驱动方法

既然第一步需要将已经做好分类标注的图片作为训练集，下面就看看训练数据集长什么样？如下图：

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一共有4个类别的训练集。在实际中，可能有成千上万类别的物体，每个类别都会有百万的图像。

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图像分类流程。在课程视频中已经学习过，图像分类就是输入一个元素为像素值的数组，然后给它分配一个分类标签。完整流程如下：

输入：输入是包含N个图像的集合，每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集。
学习：这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样。一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。
评价：让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签，并以此来评价分类器的质量。我们会把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比。毫无疑问，分类器预测的分类标签和图像真正的分类标签如果一致，那就是好事，这样的情况越多越好。

Nearest Neighbor分类器

作为课程介绍的第一个方法，我们来实现一个Nearest Neighbor分类器。虽然这个分类器和卷积神经网络没有任何关系，实际中也极少使用，但通过实现它，可以让读者对于解决图像分类问题的方法有个基本的认识。

图像分类数据集：CIFAR-10。一个非常流行的图像分类数据集是CIFAR-10。这个数据集包含了60000张32X32的小图像。每张图像都有10种分类标签中的一种。这60000张图像被分为包含50000张图像的训练集和包含10000张图像的测试集。在下图中你可以看见10个类的10张随机图片。

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左边：从CIFAR-10数据库来的样本图像。右边：第一列是测试图像，然后第一列的每个测试图像右边是使用Nearest Neighbor算法，根据像素差异，从训练集中选出的10张最类似的图片。

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假设现在我们有CIFAR-10的50000张图片（每种分类5000张）作为训练集，我们希望将余下的10000作为测试集并给他们打上标签。Nearest Neighbor算法将会拿着测试图片和训练集中每一张图片去比较，然后将它认为最相似的那个训练集图片的标签赋给这张测试图片。上面右边的图片就展示了这样的结果。请注意上面10个分类中，只有3个是准确的。比如第8行中，马头被分类为一个红色的跑车，原因在于红色跑车的黑色背景非常强烈，所以这匹马就被错误分类为跑车了。

那么具体如何比较两张图片呢？在本例中，就是比较32x32x3的像素块。最简单的方法就是逐个像素比较，最后将差异值全部加起来。换句话说，就是将两张图片先转化为两个向量和，然后计算他们的L1距离：

这里的求和是针对所有的像素。下面是整个比较流程的图例：

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以图片中的一个颜色通道为例来进行说明。两张图片使用L1距离来进行比较。逐个像素求差值，然后将所有差值加起来得到一个数值。如果两张图片一模一样，那么L1距离为0，但是如果两张图片很是不同，那L1值将会非常大。

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下面，让我们看看如何用代码来实现这个分类器。首先，我们将CIFAR-10的数据加载到内存中，并分成4个数组：训练数据和标签，测试数据和标签。在下面的代码中，Xtr（大小是50000x32x32x3）存有训练集中所有的图像，Ytr是对应的长度为50000的1维数组，存有图像对应的分类标签（从0到9）：

Xtr, Ytr, Xte, Yte = load_CIFAR10('data/cifar10/') # a magic function we provide# flatten out all images to be one-dimensionalXtr_rows = Xtr.reshape(Xtr.shape[0], 32 * 32 * 3) # Xtr_rows becomes 50000 x 3072Xte_rows = Xte.reshape(Xte.shape[0], 32 * 32 * 3) # Xte_rows becomes 10000 x 3072

现在我们得到所有的图像数据，并且把他们拉长成为行向量了。接下来展示如何训练并评价一个分类器：

nn = NearestNeighbor() # create a Nearest Neighbor classifier classnn.train(Xtr_rows, Ytr) # train the classifier on the training images and labelsYte_predict = nn.predict(Xte_rows) # predict labels on the test images# and now print the classification accuracy, which is the average number# of examples that are correctly predicted (i.e. label matches)print 'accuracy: %f' % ( np.mean(Yte_predict == Yte) )

作为评价标准，我们常常使用准确率，它描述了我们预测正确的得分。请注意以后我们实现的所有分类器都需要有这个API：train(X, y)函数。该函数使用训练集的数据和标签来进行训练。从其内部来看，类应该实现一些关于标签和标签如何被预测的模型。这里还有个predict(X)函数，它的作用是预测输入的新数据的分类标签。现在还没介绍分类器的实现，下面就是使用L1距离的Nearest Neighbor分类器的实现套路：

import numpy as npclass NearestNeighbor(object):
  def __init__(self):
    pass

  def train(self, X, y):
    """ X is N x D where each row is an example. Y is 1-dimension of size N """
    # the nearest neighbor classifier simply remembers all the training data
    self.Xtr = X
    self.ytr = y

  def predict(self, X):
    """ X is N x D where each row is an example we wish to predict label for """
    num_test = X.shape[0]
    # lets make sure that the output type matches the input type
    Ypred = np.zeros(num_test, dtype = self.ytr.dtype)

    # loop over all test rows
    for i in xrange(num_test):
      # find the nearest training image to the i'th test image
      # using the L1 distance (sum of absolute value differences)
      distances = np.sum(np.abs(self.Xtr - X[i,:]), axis = 1)
      min_index = np.argmin(distances) # get the index with smallest distance
      Ypred[i] = self.ytr[min_index] # predict the label of the nearest example

    return Ypred

如果你用这段代码跑CIFAR-10，你会发现准确率能达到38.6%。这比随机猜测的10%要好，但是比人类识别的水平（据研究推测是94%）和卷积神经网络能达到的95%还是差多了。点击查看基于CIFAR-10数据的Kaggle算法竞赛排行榜。

距离选择：计算向量间的距离有很多种方法，另一个常用的方法是L2距离，从几何学的角度，可以理解为它在计算两个向量间的欧式距离。L2距离的公式如下：

换句话说，我们依旧是在计算像素间的差值，只是先求其平方，然后把这些平方全部加起来，最后对这个和开方。在Numpy中，我们只需要替换上面代码中的1行代码就行：

distances = np.sqrt(np.sum(np.square(self.Xtr - X[i,:]), axis = 1))

注意在这里使用了np.sqrt，但是在实际中可能不用。因为求平方根函数是一个单调函数，它对不同距离的绝对值求平方根虽然改变了数值大小，但依然保持了不同距离大小的顺序。所以用不用它，都能够对像素差异的大小进行正确比较。如果你在CIFAR-10上面跑这个模型，正确率是35.4%，比刚才低了一点。

L1和L2比较。比较这两个度量方式是挺有意思的。在面对两个向量之间的差异时，L2比L1更加不能容忍这些差异。也就是说，相对于1个巨大的差异，L2距离更倾向于接受多个中等程度的差异。L1和L2都是在p-norm常用的特殊形式。

k-Nearest Neighbor分类器

你可能注意到了，为什么只用最相似的1张图片的标签来作为测试图像的标签呢？这不是很奇怪吗！是的，使用k-Nearest Neighbor分类器就能做得更好。它的思想很简单：与其只找最相近的那1个图片的标签，我们找最相似的k个图片的标签，然后让他们针对测试图片进行投票，最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测。所以当k=1的时候，k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器。从直观感受上就可以看到，更高的k值可以让分类的效果更平滑，使得分类器对于异常值更有抵抗力。

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上面示例展示了Nearest Neighbor分类器和5-Nearest Neighbor分类器的区别。例子使用了2维的点来表示，分成3类（红、蓝和绿）。不同颜色区域代表的是使用L2距离的分类器的决策边界。白色的区域是分类模糊的例子（即图像与两个以上的分类标签绑定）。需要注意的是，在NN分类器中，异常的数据点（比如：在蓝色区域中的绿点）制造出一个不正确预测的孤岛。5-NN分类器将这些不规则都平滑了，使得它针对测试数据的泛化（generalization）能力更好（例子中未展示）。注意，5-NN中也存在一些灰色区域，这些区域是因为近邻标签的最高票数相同导致的（比如：2个邻居是红色，2个邻居是蓝色，还有1个是绿色）。

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在实际中，大多使用k-NN分类器。但是k值如何确定呢？接下来就讨论这个问题。

图像分类笔记（上）完。

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