在我們處理有關影像的任務，比如目標檢測，分類，語意分割等等問題當中，我們常常需要對訓練集當中的圖片進行資料增強（data augmentation）,這樣會讓訓練集的樣本增多，同時讓神經網路模型的泛化能力更強，在進行圖片的資料增強時，我們一般會對影像進行翻轉，剪裁，灰度變化，對比度變化，顏色變化等等方式生成新的訓練集，這就是計算機視覺當中的資料增強，我們來看看使用影像增強的手段，對一個貓狗影像分類的具體問題是怎么處理的，
首先我們匯入各種包，像tensorflow之類的就不說了，其中的一個包叫做glob，這個包主要是用于讀取本地計算機上的圖片資料所用的，使用起來十分方便，只需幾行代碼即可將圖片資料讀入進來，比pathlib包讀取圖片方便多了，代碼如下所示：
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import glob import os
然后讀取圖片，我把我的貓狗圖片資料都放在了train檔案夾下，這個檔案夾下又有兩個檔案夾，分別是dog和cat，在呼叫glob庫寫圖片路徑的同時，我們直接用“*”號來表示一個檔案夾下的所有檔案都讀取，代碼如下所示：
#首先獲取圖片,glob這個庫明顯感覺更加好用 train_image_path=glob.glob('F://UNIVERSITY STUDY/AI/dataset/catdog/train/*/*.jpg') #加上*號是為了將當前目錄下的所有檔案，再加上一個星號是為了提取當前目錄下的所有jpg檔案 train_image_label=[int(p.split("\\")[1]=='cat') for p in train_image_path ] #經過一個串列推倒式就可以得到所有label
后面的第二行代碼是一個串列推導式，我們觀察圖片資料集的名稱可以發現每一張圖片名稱上面都有cat或者dog，這樣我們就可以直接切分名稱上的dog和cat，然后進行索參考split切片出來的第二個字串，這個字串正好表示了圖片是貓還是狗，運用如上所示的串列推導式的話，如果圖片為cat那么標簽就為1，如果為dog標簽就為0，下面我們來看看資料集當中的名稱是長啥樣的：
從中觀察可得，名稱都是用句號進行分割，圖片的格式為jpg，
我們現在已經得到了所有圖片的路徑，以及標簽了，現在就來到了最激動人心的部分，圖片的資料增強啦！！！
我們撰寫一個專門用于圖片的預處理，包括用作圖片資料增強的函式：load_preprosess_image（），在這個函式當中我們對圖片進行預處理，之后再進行呼叫即可，這個函式的代碼如下：
#現在我們的jpg檔案進行解碼，變成三維矩陣 def load_preprosess_image(path,label): #讀取路徑 image=tf.io.read_file(path) #解碼 image=tf.image.decode_jpeg(image,channels=3)#彩色影像為3個channel #將影像改變為同樣的大小，利用裁剪或者扭曲,這里應用了扭曲 image=tf.image.resize(image,[360,360]) #隨機裁剪影像 image=tf.image.random_crop(image,[256,256,3]) #隨機上下翻轉影像 image=tf.image.random_flip_left_right(image) #隨機上下翻轉 image=tf.image.random_flip_up_down(image) #隨機改變影像的亮度 image=tf.image.random_brightness(image,0.5) #隨機改變對比度 image=tf.image.random_contrast(image,0,1) #改變資料型別 image=tf.cast(image,tf.float32) #將影像進行歸一化 image=image/255 #現在還需要對label進行處理，我們現在是串列[1,2,3], #需要變成[[1].[2].[3]] label=tf.reshape(label,[1]) return image,label
注釋我相信已經寫得很詳細了，里面首先對資料集里后綴為jpg格式的圖片進行解碼，將jpg格式轉化為一個個三維的矩陣，之后將圖片進行resize，resize之后進行剪裁為256*256，因為我之后要搭建的神經網路如果圖片的size是256*256的話，那么這個網路準確率的表現將會變得更好一些，當然你也可以自己動手設計自己的神經網路，或使用Resnet，VGG16等等卷積神經網路對圖片進行分類，這些網路對圖片的尺寸都會有一定的要求，因此一定要對我們拿到的圖片進行預處理，并不是每一個資料集里的圖片的大小是已經大小一致方便訓練的，然后我們創建datasets容器用于資料的裝載，同時制作每一個batch的資料，代碼如下所示：
#現在開始創建dataset train_image_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image_path,train_image_label)) AUTOTUNE=tf.data.experimental.AUTOTUNE#根據計算機性能進行運算速度的調整 train_image_ds=train_image_ds.map(load_preprosess_image,num_parallel_calls=AUTOTUNE) #后面的引數表示處理并行運算的CPU運行數量 #現在train_image_ds就讀取進來了，現在進行亂序和batchsize的規定 BATCH_SIZE=32 train_count=len(train_image_path) #現在設定batch和亂序 train_image_ds=train_image_ds.shuffle(train_count).batch(BATCH_SIZE) train_image_ds=train_image_ds.prefetch(AUTOTUNE)#預處理一部分處理，準備讀取 imags,labels=iter(train_image_ds).next()#放到生成器里，單獨取出資料
現在搭建神經網路：
#現在開始創建模型 model=keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(64,(3,3),input_shape=(256,256,3),activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(128,(3,3),activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(512,(3,3),activation='relu'), tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), tf.keras.layers.Dense(256,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1) ])
開始自定義訓練，如果使用keras式的編程，我們直接model.compile,model.fit模型就訓練完了，但是這里為了能夠看到訓練當中的模型的變化，我們使用自定義訓練，這也是Tensotflow2.0版本的優越性，既可以自定義訓練也可以使用更加方便的keras方式進行訓練，比Pytorch簡單了不少，自定義訓練的代碼如下：
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()#用這個來計算交叉熵 #定義優化器 optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() epoch_loss_avg=tf.keras.metrics.Mean('train_loss')#定義平均損失 train_accuracy=tf.keras.metrics.Accuracy() def train_step(model,image,labels): with tf.GradientTape() as t: pred=model(image) #計算損失,比較標簽值和預測值的區別 loss_step=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)(labels,pred) grads=t.gradient(loss_step,model.trainable_variables)#計算梯度 optimizer.apply_gradients(zip(grads,model.trainable_variables))#根據梯度進行優化 epoch_loss_avg(loss_step) train_accuracy(labels,tf.cast(pred>0,tf.int32)) train_loss_results=[] train_acc_resuls=[] num_epochs=30 for epoch in range(num_epochs): for imgs_,labels_ in train_image_ds: train_step(model,imgs_,labels_) print('.',end=' ')#每一個batch就列印一個點 print()#換行 #還可以把train——loss拿進來 train_loss_results.append(epoch_loss_avg.result()) train_acc_resuls.append(train_accuracy) print('Epoch :{}.loss: {:.3f},acc:{:.3f}'.format(epoch+1,epoch_loss_avg.result(),train_accuracy.result())) epoch_loss_avg.reset_states()#重置目前的loss，這樣就可以只用到了目前的平均loss train_accuracy.reset_states()
我還沒訓練完，就給大家看看前面兩個epoch的輸出吧！
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Epoch :1.loss: 0.695,acc:0.491 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Epoch :2.loss: 0.693,acc:0.500
這就是tensorflow當中的影像資料增強的使用方法，希望大家能夠學到些東西，
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