数据增强

概述

在计算机视觉任务中，数据量过小或是样本场景单一等问题都会影响模型的训练效果，用户可以通过数据增强操作对图像进行预处理，从而提升模型的泛化性。

MindSpore提供了c_transforms模块和py_transforms模块供用户进行数据增强操作，用户也可以自定义函数或者算子进行数据增强。

模块	实现	说明
c_transforms	基于C++的OpenCV实现	具有较高的性能。
py_transforms	基于Python的PIL实现	该模块提供了多种图像增强功能，并提供了PIL Image和NumPy数组之间的传输方法。

MindSpore目前支持的常用数据增强算子如下表所示，更多数据增强算子参见API文档。

模块	算子	说明
c_transforms	RandomCrop	在图像随机位置裁剪指定大小子图像。
	RandomHorizontalFlip	按照指定概率对图像进行水平翻转。
	Resize	将图像缩放到指定大小。
	Invert	将图像进行反相。
py_transforms	RandomCrop	在图像随机位置裁剪指定大小子图像。
	Resize	将图像缩放到指定大小。
	Invert	将图像进行反相。
	Compose	将列表中的数据增强操作依次执行。

c_transforms

下面将简要介绍几种常用的c_transforms模块数据增强算子的使用方法。

RandomCrop

对输入图像进行在随机位置的裁剪。

参数说明：

• size：裁剪图像的尺寸。

• padding：填充的像素数量。

• pad_if_needed：原图小于裁剪尺寸时，是否需要填充。

• fill_value：在常量填充模式时使用的填充值。

• padding_mode：填充模式。

下面的样例首先使用顺序采样器加载CIFAR-10数据集[1]，然后对已加载的图片进行长宽均为10的随机裁剪，最后输出裁剪前后的图片形状及对应标签，并对图片进行了展示。

下载CIFAR-10数据集并解压，目录结构如下。

└─cifar-10-batches-bin
    ├── batches.meta.txt
    ├── data_batch_1.bin
    ├── data_batch_2.bin
    ├── data_batch_3.bin
    ├── data_batch_4.bin
    ├── data_batch_5.bin
    ├── readme.html
    └── test_batch.bin

import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as c_trans

ds.config.set_seed(5)
ds.config.set_num_parallel_workers(1)

DATA_DIR = "cifar-10-batches-bin/"

sampler = ds.SequentialSampler(num_samples=3)
dataset1 = ds.Cifar10Dataset(DATA_DIR, sampler=sampler)

random_crop = c_trans.RandomCrop([10, 10])
dataset2 = dataset1.map(operations=random_crop, input_columns=["image"])

image_list1, label_list1 = [], []
image_list2, label_list2 = [], []
for data1, data2 in zip(dataset1.create_dict_iterator(), dataset2.create_dict_iterator()):
    image_list1.append(data1['image'])
    label_list1.append(data1['label'])
    print("Source image Shape :", data1['image'].shape, ", Source label :", data1['label'])
    image_list2.append(data2['image'])
    label_list2.append(data2['label'])
    print("Cropped image Shape:", data2['image'].shape, ", Cropped label:", data2['label'])
    print("------")

num_samples = len(image_list1) + len(image_list2)
for i in range(num_samples):
    if i < len(image_list1):
        plt.subplot(2, len(image_list1), i + 1)
        plt.imshow(image_list1[i].asnumpy())
        plt.title(label_list1[i].asnumpy())
    else:
        plt.subplot(2, len(image_list2), i + 1)
        plt.imshow(image_list2[i % len(image_list2)].asnumpy())
        plt.title(label_list2[i % len(image_list2)].asnumpy())
plt.show()

输出结果如下：

Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 6
Cropped image Shape: (10, 10, 3) , Cropped label: 6
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 9
Cropped image Shape: (10, 10, 3) , Cropped label: 9
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 9
Cropped image Shape: (10, 10, 3) , Cropped label: 9
------

图片展示如下：

RandomHorizontalFlip

对输入图像进行随机水平翻转。

参数说明：

• prob: 单张图片发生翻转的概率。

下面的样例首先使用随机采样器加载CIFAR-10数据集[1]，然后对已加载的图片进行概率为0.8的随机水平翻转，最后输出翻转前后的图片形状及对应标签，并对图片进行了展示。

依照上文步骤下载CIFAR-10数据集并按要求存放。

import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as c_trans

ds.config.set_seed(6)
ds.config.set_num_parallel_workers(1)

DATA_DIR = "cifar-10-batches-bin/"

sampler = ds.RandomSampler(num_samples=4)
dataset1 = ds.Cifar10Dataset(DATA_DIR, sampler=sampler)

random_horizontal_flip = c_trans.RandomHorizontalFlip(prob=0.8)
dataset2 = dataset1.map(operations=random_horizontal_flip, input_columns=["image"])

image_list1, label_list1 = [], []
image_list2, label_list2 = [], []
for data1, data2 in zip(dataset1.create_dict_iterator(), dataset2.create_dict_iterator()):
    image_list1.append(data1['image'])
    label_list1.append(data1['label'])
    print("Source image Shape :", data1['image'].shape, ", Source label :", data1['label'])
    image_list2.append(data2['image'])
    label_list2.append(data2['label'])
    print("Flipped image Shape:", data2['image'].shape, ", Flipped label:", data2['label'])
    print("------")

num_samples = len(image_list1) + len(image_list2)
for i in range(num_samples):
    if i < len(image_list1):
        plt.subplot(2, len(image_list1), i + 1)
        plt.imshow(image_list1[i].asnumpy())
        plt.title(label_list1[i].asnumpy())
    else:
        plt.subplot(2, len(image_list2), i + 1)
        plt.imshow(image_list2[i % len(image_list2)].asnumpy())
        plt.title(label_list2[i % len(image_list2)].asnumpy())
plt.show()

输出结果如下：

Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 3
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 3
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 6
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 6
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 6
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 6
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 9
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 9
------

图片展示如下：

Resize

对输入图像进行缩放。

参数说明：

• self：缩放的目标大小。

• interpolation：缩放时采用的插值方式。

下面的样例首先加载MNIST数据集[2]，然后将已加载的图片缩放至(101, 101)大小，最后输出缩放前后的图片形状及对应标签，并对图片进行了展示。

下载MNIST数据集的训练图像和标签并解压，存放在./MNIST路径中，目录结构如下。

└─MNIST
    ├─train-images.idx3-ubyte
    └─train-labels.idx1-ubyte

import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as c_trans

DATA_DIR = "MNIST/"

dataset1 = ds.MnistDataset(DATA_DIR, num_samples=4, shuffle=False)

resize = c_trans.Resize(size=[101, 101])
dataset2 = dataset1.map(operations=resize, input_columns=["image"])

image_list1, label_list1 = [], []
image_list2, label_list2 = [], []
for data1, data2 in zip(dataset1.create_dict_iterator(), dataset2.create_dict_iterator()):
    image_list1.append(data1['image'])
    label_list1.append(data1['label'])
    print("Source image Shape :", data1['image'].shape, ", Source label :", data1['label'])
    image_list2.append(data2['image'])
    label_list2.append(data2['label'])
    print("Flipped image Shape:", data2['image'].shape, ", Flipped label:", data2['label'])
    print("------")

num_samples = len(image_list1) + len(image_list2)
for i in range(num_samples):
    if i < len(image_list1):
        plt.subplot(2, len(image_list1), i + 1)
        plt.imshow(image_list1[i].asnumpy().squeeze(), cmap=plt.cm.gray)
        plt.title(label_list1[i].asnumpy())
    else:
        plt.subplot(2, len(image_list2), i + 1)
        plt.imshow(image_list2[i % len(image_list2)].asnumpy().squeeze(), cmap=plt.cm.gray)
        plt.title(label_list2[i % len(image_list2)].asnumpy())
plt.show()

输出结果如下：

Source image Shape : (28, 28, 1) , Source label : 5
Flipped image Shape: (101, 101, 1) , Flipped label: 5
------
Source image Shape : (28, 28, 1) , Source label : 0
Flipped image Shape: (101, 101, 1) , Flipped label: 0
------
Source image Shape : (28, 28, 1) , Source label : 4
Flipped image Shape: (101, 101, 1) , Flipped label: 4
------
Source image Shape : (28, 28, 1) , Source label : 1
Flipped image Shape: (101, 101, 1) , Flipped label: 1
------

图片展示如下：

Invert

对输入图像进行反相处理。

下面的样例首先加载CIFAR-10数据集[1]，然后同时定义缩放和反相操作并作用于已加载的图片，最后输出缩放与反相前后的图片形状及对应标签，并对图片进行了展示。

依照上文步骤下载CIFAR-10数据集并按要求存放。

import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as c_trans

ds.config.set_seed(8)

DATA_DIR = "cifar-10-batches-bin/"

dataset1 = ds.Cifar10Dataset(DATA_DIR, num_samples=4, shuffle=True)

resize = c_trans.Resize(size=[101, 101])
invert = c_trans.Invert()
dataset2 = dataset1.map(operations=[resize, invert], input_columns=["image"])

image_list1, label_list1 = [], []
image_list2, label_list2 = [], []
for data1, data2 in zip(dataset1.create_dict_iterator(), dataset2.create_dict_iterator()):
    image_list1.append(data1['image'])
    label_list1.append(data1['label'])
    print("Source image Shape :", data1['image'].shape, ", Source label :", data1['label'])
    image_list2.append(data2['image'])
    label_list2.append(data2['label'])
    print("Flipped image Shape:", data2['image'].shape, ", Flipped label:", data2['label'])
    print("------")

num_samples = len(image_list1) + len(image_list2)
for i in range(num_samples):
    if i < len(image_list1):
        plt.subplot(2, len(image_list1), i + 1)
        plt.imshow(image_list1[i].asnumpy().squeeze(), cmap=plt.cm.gray)
        plt.title(label_list1[i].asnumpy())
    else:
        plt.subplot(2, len(image_list2), i + 1)
        plt.imshow(image_list2[i % len(image_list2)].asnumpy().squeeze(), cmap=plt.cm.gray)
        plt.title(label_list2[i % len(image_list2)].asnumpy())
plt.show()

输出结果如下：

Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 4
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 4
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 9
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 9
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 6
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 6
------
Source image Shape : (32, 32, 3) , Source label : 5
Flipped image Shape: (32, 32, 3) , Flipped label: 5
------

图片展示如下：

py_transforms

下面将简要介绍几种常用的py_transforms模块数据增强算子的使用方法。

Compose

接收一个transforms列表，将列表中的数据增强操作依次作用于数据集图片。

下面的样例首先加载CIFAR-10数据集[1]，然后同时定义解码、缩放和数据类型转换操作，并作用于已加载的图片，最后输出处理后的图片形状及对应标签，并对图片进行了展示。

依照上文步骤下载CIFAR-10数据集并按要求存放。

import matplotlib.pyplot as plt
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision.py_transforms as py_trans
from mindspore.dataset.transforms.py_transforms import Compose
from PIL import Image

ds.config.set_seed(8)

DATA_DIR = "cifar-10-batches-bin/"

dataset1 = ds.Cifar10Dataset(DATA_DIR, num_samples=5, shuffle=True)

def decode(image):
    return Image.fromarray(image)

transforms_list = [
  decode,
  py_trans.Resize(size=(200,200)),
  py_trans.ToTensor()
]
compose_trans = Compose(transforms_list)
dataset2 = dataset1.map(operations=compose_trans, input_columns=["image"])

image_list, label_list = [], []
for data in dataset2.create_dict_iterator():
    image_list.append(data['image'])
    label_list.append(data['label'])
    print("Transformed image Shape:", data['image'].shape, ", Transformed label:", data['label'])

num_samples = len(image_list)
for i in range(num_samples):
    plt.subplot(1, len(image_list), i + 1)
    plt.imshow(image_list[i].asnumpy().transpose(1, 2, 0))
    plt.title(label_list[i].asnumpy())
plt.show()

输出结果如下：

Transformed image Shape: (3, 200, 200) , Transformed label: 4
Transformed image Shape: (3, 200, 200) , Transformed label: 9
Transformed image Shape: (3, 200, 200) , Transformed label: 6
Transformed image Shape: (3, 200, 200) , Transformed label: 5
Transformed image Shape: (3, 200, 200) , Transformed label: 7

图片展示如下：

使用说明

请勿混用c_transforms与py_transforms，因为两者作用于图片的格式不同，混用会降低处理性能。

混用会引发C++与Python切换的成本，建议不要过度混用两个模块的算子，但是适量混用是可以接受的。

推荐的使用方式：

• 单独使用py_transform或c_transform

  

• 先使用py_transform，再使用c_transform

  

• 先使用c_transform，再使用py_transform

  

不推荐的使用方式：

• 在两种transform之间频繁切换

  

参考文献

[1] Alex Krizhevsky. Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images.

[2] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition.