动手学深度学习笔记day11

图像增广

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。

常用的图像增广方法

使用下面这个图像作为示例。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。

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

d2l.set_figsize()
img = d2l.Image.open('../img/cat1.jpg')
d2l.plt.imshow(img);

翻转和裁剪

左右翻转图像通常不会改变对象的类别。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, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()) #在水平方向进行随机地翻转

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, torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())#在上下方向进行随机地翻转

我们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到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。

shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(#进行随机地剪裁，只留下（200，200）的大小
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))#scale=(0.1, 1)保存图片多大0.1-1之间，ratio=(0.5, 2)高宽比
apply(img, shape_aug)

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。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）。

apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0, saturation=0, hue=0))

color_aug = torchvision.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 = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), color_aug, shape_aug])
apply(img, augs)

使用图像增广进行训练

我们使用CIFAR-10数据集

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);

train_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     torchvision.transforms.ToTensor()])

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

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

#@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（稍后讨论）
        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

#@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)}')

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)

train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net)

目标检测和边界框

图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别。

边界框

在目标检测中，我们通常使用边界框（bounding box）来描述对象的空间位置。 边界框是矩形的，由矩形左上角的以及右下角的和坐标决定。 另一种常用的边界框表示方法是边界框中心的轴坐标以及框的宽度和高度。

暂时不研究计算机视觉方向，所以图像处理的笔记暂时不学习啦，有需要再回来学习。

笔记来源:动手学深度学习