原文来源：https://github.com/datawhalechina/team-learning-cv/blob/master/AerialImageSegmentation/Task2%EF%BC%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%89%A9%E5%A2%9E%E6%96%B9%E6%B3%95.md
零基础入门语义分割-Task2 数据扩增
本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍，并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。
2 数据扩增方法
本章主要内容为数据扩增方法、OpenCV数据扩增、albumentations数据扩增和Pytorch读取赛题数据四个部分组成。
2.1 学习目标
- 理解基础的数据扩增方法
- 学习OpenCV和albumentations完成数据扩增
- Pytorch完成赛题读取
2.2 常见的数据扩增方法
数据扩增是一种有效的正则化方法，可以防止模型过拟合，在深度学习模型的训练过程中应用广泛。数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量，同时也可以有效增加样本的语义空间。
需注意：
不同的数据，拥有不同的数据扩增方法；
数据扩增方法需要考虑合理性，不要随意使用；
数据扩增方法需要与具体任何相结合，同时要考虑到标签的变化；
对于图像分类，数据扩增方法可以分为两类：
- 标签不变的数据扩增方法：数据变换之后图像类别不变；
- 标签变化的数据扩增方法：数据变换之后图像类别变化；
而对于语义分割而言，常规的数据扩增方法都会改变图像的标签。如水平翻转、垂直翻转、旋转90%、旋转和随机裁剪，这些常见的数据扩增方法都会改变图像的标签，即会导致地标建筑物的像素发生改变。
2.3 OpenCV数据扩增
OpenCV是计算机视觉必备的库，可以很方便的完成数据读取、图像变化、边缘检测和模式识别等任务。为了加深各位对数据可做的影响，这里首先介绍OpenCV完成数据扩增的操作。
# 首先读取原始图片
img = cv2.imread(train_mask['name'].iloc[0])
mask = rle_decode(train_mask['mask'].iloc[0])
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(mask)
# 垂直翻转
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.flip(img, 0))
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.flip(mask, 0))
# 水平翻转
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.flip(img, 0))
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.flip(mask, 0))
# 随机裁剪
x, y = np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256)
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img[x:x+256, y:y+256])
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(mask[x:x+256, y:y+256])
2.4 albumentations数据扩增
albumentations是基于OpenCV的快速训练数据增强库，拥有非常简单且强大的可以用于多种任务（分割、检测）的接口，易于定制且添加其他框架非常方便。
albumentations也是计算机视觉数据竞赛中最常用的库：
- GitHub： https://github.com/albumentations-team/albumentations
- 示例：https://github.com/albumentations-team/albumentations_examples
与OpenCV相比albumentations具有以下优点：
- albumentations支持的操作更多，使用更加方便；
- albumentations可以与深度学习框架（Keras或Pytorch）配合使用；
- albumentations支持各种任务（图像分流）的数据扩增操作
albumentations它可以对数据集进行逐像素的转换，如模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB转换、随机雾化等；也可以进行空间转换（同时也会对目标进行转换），如裁剪、翻转、随机裁剪等。
import albumentations as A
# 水平翻转
augments = A.HorizontalFlip(p=1)(image=img, mask=mask)
img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']
# 随机裁剪
augments = A.RandomCrop(p=1, height=256, width=256)(image=img, mask=mask)
img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']
# 旋转
augments = A.ShiftScaleRotate(p=1)(image=img, mask=mask)
img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']
albumentations还可以组合多个数据扩增操作得到更加复杂的数据扩增操作：
trfm = A.Compose([
A.Resize(256, 256),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.VerticalFlip(p=0.5),
A.RandomRotate90(),
])
augments = trfm(image=img, mask=mask)
img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(augments['image'])
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(augments['mask'])aug
2.5 Pytorch数据读取
由于本次赛题我们使用Pytorch框架讲解具体的解决方案，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。
- Dataset：数据集，对数据进行读取并进行数据扩增；
- DataLoder：数据读取器，对Dataset进行封装并进行批量读取；
定义Dataset：
import torch.utils.data as D
class TianChiDataset(D.Dataset):
def __init__(self, paths, rles, transform):
self.paths = paths
self.rles = rles
self.transform = transform
self.len = len(paths)
def __getitem__(self, index):
img = cv2.imread(self.paths[index])
mask = rle_decode(self.rles[index])
augments = self.transform(image=img, mask=mask)
return self.as_tensor(augments['image']), augments['mask'][None]
def __len__(self):
return self.len
实例化Dataset：
trfm = A.Compose([
A.Resize(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.VerticalFlip(p=0.5),
A.RandomRotate90(),
])
dataset = TianChiDataset(
train_mask['name'].values,
train_mask['mask'].fillna('').values,
trfm
)
实例化DataLoder，批大小为10：
loader = D.DataLoader(
dataset, batch_size=10, shuffle=True, num_workers=0)
2.6 其他数据扩增方式
- 使用OpenCV完成图像加噪数据扩增
def gasuss_noise(image, path_out_gasuss, mean=0, var=0.001):
'''
添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
image = np.array(image / 255, dtype=float)
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)
out = image + noise
if out.min() < 0:
low_clip = -1.
else:
low_clip = 0.
out = np.clip(out, low_clip, 1.0)
out = np.uint8(out * 255)
cv.imwrite(path_out_gasuss, out)
- 使用OpenCV完成图像旋转数据扩增；
def rotate(image, path_out_rotate):
'''
旋转
'''
rows, cols = image.shape[:2]
M = cv.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 10, 1)
dst = cv.warpAffine(image, M, (cols, rows))
cv.imwrite(path_out_rotate, dst)
- 使用albumentations其他的的操作完成扩增操作
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