数据增强之CutMix

                             CutMix数据增强学习

一、前言

    之前有一篇博客学习了mixup数据增强，对于提升模型的性能非常显著。长江后浪推前浪，这一篇CutMix数据增强居然将其推在沙滩上。简单回顾下mixup数据增强：从训练样本中随机抽取两个样本进行简单的随机加权求和，同时样本的标签也对应加权求和，然后预测结果与加权求和之后的标签求损失，在反向求导更新参数。

    CutMix的处理方式也比较简单，同样也是对一对图片做操作，简单讲就是随机生成一个裁剪框Box,裁剪掉A图的相应位置，然后用B图片相应位置的ROI放到A图中被裁剪的区域形成新的样本，计算损失时同样采用加权求和的方式进行求解，最后作者对比了mixup、cutout和baseline，数据上看似乎也是小小地吊打的节奏。

                                    

   为什么会这样呢，论文的意思我姑且这样描述，mixup是直接求和两张图，如同附身，鬼影一样，模型很难学到准确的特征图响应分布。而cutmix相当于换某个零件，模型更容易区分异类。

                                  

 

 

二、算法细节

   算法的核心过程在论文中这样描述：

                                  

    M是一个与图像尺寸一致的由0和1标记的掩码矩阵，实际就是标记需要裁剪的区域和保留的区域，裁剪的区域值均为0，其余位置为1，图像A和B组合得到新样本，最后两个图的标签也对应求加权和（其实这个公式想要表达的是再求接损失时，二者的loss求加权和，这样说更准确）。那么问题来了这个裁剪区域的box是如何得到，加权的系数如何确定？

                                    

 

 

   权值同mixup一样是采用bata分布随机得到，alpha的值为论文中取值为1，这样加权系数[0-1]就服从beta分布，实际上从论文的代码实现上看，beta分布真正的用途是为了生成裁剪区域。论文这样描述：

                                      

 

裁剪框box的左上角坐标采集服从宽高(W和H)的均匀分布，及随其采点，box的宽高计算则需要用到beta分布产生的加权系数纳闷哒(懒得打公式了)，这样裁剪区box的面积与图像面积之比为1-纳闷哒。这样损失的加权和（公式（1））说采用的纳闷哒就与面积比相对应。这里我对代码进行了简答整理，以便更好地嵌入自己的框架：

def rand_bbox(size, lam):
    W = size[2]
    H = size[3]
    cut_rat = np.sqrt(1. - lam)
    cut_w = np.int(W * cut_rat)
    cut_h = np.int(H * cut_rat)

    # uniform
    cx = np.random.randint(W)
    cy = np.random.randint(H)

    bbx1 = np.clip(cx - cut_w // 2, 0, W)
    bby1 = np.clip(cy - cut_h // 2, 0, H)
    bbx2 = np.clip(cx + cut_w // 2, 0, W)
    bby2 = np.clip(cy + cut_h // 2, 0, H)

    return bbx1, bby1, bbx2, bby2

def cutmix_data(x, y, alpha=1., use_cuda=True):

    if alpha > 0.:

        lam = np.random.beta(alpha, alpha)

    else:

        lam = 1.

    batch_size = x.size()[0]

    if use_cuda:

        index = torch.randperm(batch_size).cuda()

    else:

        index = torch.randperm(batch_size)



    size=x.size()

    bbx1, bby1, bbx2, bby2=rand_bbox(size,lam)

    x[:, :, bbx1:bbx2, bby1:bby2] = x[index, :, bbx1:bbx2, bby1:bby2]

    # adjust lambda to exactly match pixel ratio

    lam = 1 - ((bbx2 - bbx1) * (bby2 - bby1) / (x.size()[-1] *x.size()[-2]))

    y_a, y_b = y, y[index]

    return x, y_a, y_b, lam

 

    严格的讲，生成的box可能超出图像边界而被裁减，所以再代码中最终的加权系数重新计算了一下：

lam = 1 - ((bbx2 - bbx1) * (bby2 - bby1) / (x.size()[-1] *x.size()[-2]))

训练过程完整的使用代码如下：

if mixType=='mixup':

    inputs, targets_a, targets_b, lam = mixup_data(inputs, targets, args.alpha, use_cuda)

elif mixType=='cutmix':

    inputs, targets_a, targets_b, lam = cutmix_data(inputs, targets, args.alpha, use_cuda)



optimizer.zero_grad()

inputs, targets_a, targets_b = Variable(inputs), Variable(targets_a), Variable(targets_b)

outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, target_a) * lam + criterion(outputs, target_b) * (1. -lam)

 我在最近工作中的私有数据集中进行了试验，同样的数据，其他参数一致，仅仅更换mixup为cutmix，模型性能确有提升。对于困难样本的效果有很好的提升。同时心中有一个疑问，如果在mini-batch中随机采样中，样本对组合新数据时，图像A和B在裁剪区域均为背景区域，且背景区域几乎相似，而非目标所在区域，这样训练强制模型拟合，是否合理，还是会引入噪声样？？ 求大佬们解答一二。 

参考论文：

CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features