图像分类笔记（1）



图像分类

 目标：所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。

       图像分类的任务，就是对于一个给定的图像，预测它属于的那个分类标签（或者给出属于一系列不同标签的可能性）。图像是3维数组，数组元素是取值范围从0到255的整数。数组的尺寸是宽度x高度x3，其中这个3代表的是红、绿和蓝3个颜色通道。图像是以3维数组来表示的，数组中的元素是亮度值。

• 视角变化（Viewpoint variation）：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。
• 大小变化（Scale variation）：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是变化的）。
• 形变（Deformation）：很多东西的形状并非一成不变，会有很大变化。
• 遮挡（Occlusion）：目标物体可能被挡住。有时候只有物体的一小部分（可以小到几个像素）是可见的。
• 光照条件（Illumination conditions）：在像素层面上，光照的影响非常大。
• 背景干扰（Background clutter）：物体可能混入背景之中，使之难以被辨认。
• 类内差异（Intra-class variation）：一类物体的个体之间的外形差异很大，比如椅子。这一类物体有许多不同的对象，每个都有自己的外形。

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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<img src="https://pic4.zhimg.com/fff49fd8cec00f77f657a4c4a679b030_b.jpg" data-rawwidth="1136" data-rawheight="438" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1136" data-original="https://pic4.zhimg.com/fff49fd8cec00f77f657a4c4a679b030_r.jpg">

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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<img src="https://pic1.zhimg.com/95cfe7d9efb83806299c218e0710a6c5_b.jpg" data-rawwidth="1158" data-rawheight="330" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1158" data-original="https://pic1.zhimg.com/95cfe7d9efb83806299c218e0710a6c5_r.jpg">

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。

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。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）。