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[人工智能]【飞浆AI创造营】四: 数据获取与处理

这是第二节正课,按照流程来说,主要讲解是项目中最开始的数据准备工作。首先介绍一下完整的数据准备流程(这里只给出CV版本):

完整流程概述

图像处理完整流程

  • 图片数据获取
  • 图片数据清洗----初步了解数据,筛选掉不合适的图片
  • 图片数据标注
  • 图片数据预处理data preprocessing
    • 标准化:中心化,即 去均值 ,将各个维度中心化到0,目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好。归一化,即除以标准差,将各个维度的方差标准化处于[-1,1]之间目的是提高收敛效率,统一不同输入范围的数据对于模型学习的影响,映射到激活函数有效梯度的值域
  • 图片数据准备data preparation(训练+测试阶段)
    • 划分训练集,验证集,以及测试集
  • 图片数据增强data augjmentation(训练阶段 )
    • CV常见的数据增强

?????? · 随机旋转

?????? · 随机水平或者重直翻转

?????? · 缩放

?????? · 剪裁

?????? · 平移

?????? · 调整亮度、对比度、饱和度、色差等等

?????? · 注入噪声

?????? · 基于生成对抗网络GAN做数搪增强AutoAugment等

概括一下,本节的主要内容为四点:

  1. 数据的获取途径
  2. 数据处理与标注
  3. 数据预处理方法
  4. 模型训练评估

数据的获取途径

一般来说,我们可以从开源平台上获取,比如kaggle、天池以及AI studio,Github上也有丰富的资源。

kaggle

资源很丰富,但是是全英的网页。

?天池

天池我没有仔细了解过,但是也用它搜索过数据集,资源还是很丰富的。

DataFountain

这节课被安利的新的网站,后续调研一下。

其他常用的数据集官网

科大讯飞官网

COCO数据集


数据处理

官方数据处理成VOC或者COCO

VOC与COCO简介

  • Pascal 的全称是模式分析,静态建模和计算学习(Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning)。PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。从2005年至今,该组织每年都会提供一系列类别的、带标签的图片,挑战者通过设计各种精妙的算法,仅根据分析图片内容来将其分类,最终得到准确率、召回率、效率。
  • ?MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,可用于Detection + Segmentation + Localization + Captioning任务。与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。

COCO格式,文件夹路径样式:

 COCO_2017/
    ├── val2017     # 总的验证集
    ├── train2017    # 总的训练集
    ├── annotations    # COCO标注
	│   ├── instances_train2017.json     # object instances(目标实例) ---目标实例的训练集标注 
	│   ├── instances_val2017.json        # object instances(目标实例) ---目标实例的验证集标注
	│   ├── person_keypoints_train2017.json     # object keypoints(目标上的关键点) ---关键点检测的训练集标注
	│   ├── person_keypoints_val2017.json       # object keypoints(目标上的关键点) ---关键点检测的验证集标注
	│   ├── captions_train2017.json    # image captions(看图说话) ---看图说话的训练集标注
	│   ├── captions_val2017.json      # image captions(看图说话) ---看图说话的验证集标注

VOC格式,文件夹路径样式:

  VOC_2017/
  ├── Annotations	# 每张图片相关的标注信息,xml格式
  ├── ImageSets
  │   ├── Main	# 各个类别所在图片的文件名
  ├── JPEGImages	# 包括训练验证测试用到的所有图片  
  ├── label_list.txt	# 标签的类别数
  ├── train_val.txt	#训练集 
  ├── val.txt   	# 验证集

Object Keypoint 类型的标注格式

{
"info": info,
"licenses": [license],
"images": [image],
"annotations": [annotation],
"categories": [category]
}

其中,info、licenses、images这三个结构体/类型,在不同的JSON文件中这三个类型是一样的,定义是共享的(object instances(目标实例), object keypoints(目标上的关键点), image captions(看图说话))。

不共享的是annotation和category这两种结构体,他们在不同类型的JSON文件中是不一样的。 新增的keypoints是一个长度为3 X k的数组,其中k是category中keypoints的总数量。每一个keypoint是一个长度为3的数组,第一和第二个元素分别是x和y坐标值,第三个元素是个标志位v,v为0时表示这个关键点没有标注(这种情况下x=y=v=0),v为1时表示这个关键点标注了但是不可见(被遮挡了),v为2时表示这个关键点标注了同时也可见。 um_keypoints表示这个目标上被标注的关键点的数量(v>0),比较小的目标上可能就无法标注关键点。

annotation{
"keypoints": [x1,y1,v1,...],
"num_keypoints": int,
"id": int,
"image_id": int,
"category_id": int,
"segmentation": RLE or [polygon],
"area": float,
"bbox": [x,y,width,height],
"iscrowd": 0 or 1,
}
示例:
{
"segmentation": [[125.12,539.69,140.94,522.43,100.67,496.54,84.85,469.21,73.35,450.52,104.99,342.65,168.27,290.88,179.78,288,189.84,286.56,191.28,260.67,202.79,240.54,221.48,237.66,248.81,243.42,257.44,256.36,253.12,262.11,253.12,275.06,299.15,233.35,329.35,207.46,355.24,206.02,363.87,206.02,365.3,210.34,373.93,221.84,363.87,226.16,363.87,237.66,350.92,237.66,332.22,234.79,314.97,249.17,271.82,313.89,253.12,326.83,227.24,352.72,214.29,357.03,212.85,372.85,208.54,395.87,228.67,414.56,245.93,421.75,266.07,424.63,276.13,437.57,266.07,450.52,284.76,464.9,286.2,479.28,291.96,489.35,310.65,512.36,284.76,549.75,244.49,522.43,215.73,546.88,199.91,558.38,204.22,565.57,189.84,568.45,184.09,575.64,172.58,578.52,145.26,567.01,117.93,551.19,133.75,532.49]],
"num_keypoints": 10,
"area": 47803.27955,
"iscrowd": 0,
"keypoints": [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,142,309,1,177,320,2,191,398,2,237,317,2,233,426,2,306,233,2,92,452,2,123,468,2,0,0,0,251,469,2,0,0,0,162,551,2],
"image_id": 425226,"bbox": [73.35,206.02,300.58,372.5],"category_id": 1,
"id": 183126},

categories字段

?? 最后,对于每一个category结构体,相比Object Instance中的category新增了2个额外的字段,keypoints是一个长度为k的数组,包含了每个关键点的名字;skeleton定义了各个关键点之间的连接性(比如人的左手腕和左肘就是连接的,但是左手腕和右手腕就不是)。 目前,COCO的keypoints只标注了person category (分类为人)

{
"id": int,
"name": str,
"supercategory": str,
"keypoints": [str],
"skeleton": [edge]
}
示例:
{
"supercategory": "person",
"id": 1,
"name": "person",
"keypoints": ["nose","left_eye","right_eye","left_ear","right_ear","left_shoulder","right_shoulder","left_elbow","right_elbow","left_wrist","right_wrist","left_hip","right_hip","left_knee","right_knee","left_ankle","right_ankle"],
"skeleton": [[16,14],[14,12],[17,15],[15,13],[12,13],[6,12],[7,13],[6,7],[6,8],[7,9],[8,10],[9,11],[2,3],[1,2],[1,3],[2,4],[3,5],[4,6],[5,7]]
}

数据集统计信息

?? 人体关键点标注,每个人体关键点个数的分布情况,其中11-15这个范围的人体是最多的,有接近70000人,6-10其次,超过40000人,后面依次为16-17,2-5,...

#拉取PaddleDetection
!git clone https://github.com.cnpmjs.org/PaddlePaddle/PaddleDetection

#存入持久层中
!mv PaddleDetection/ work/

#导入所需要的依赖
!pip install -r work/PaddleDetection/requirements.txt

#导入转格式所需要的包
!pip install pycocotools
!pip install scikit-image

#创建解析好的图片与xml文件的目录
!mkdir -p VOCData/images/
!mkdir -p VOCData/Annotations/

!mkdir COCOData/
#处理目标检测的数据集
!python ProcessData.py

#创建解析好的图片与xml文件的目录
!mkdir -p VOCData/images/
!mkdir -p VOCData/Annotations/

!mkdir COCOData/

#移动到dataset文件夹
!mv VOCData work/PaddleDetection/dataset/

%cd work/PaddleDetection/
"""
按VOC格式划分数据集,train : val = 0.85 : 0.15
生成标签label_list.txt
"""
import os
import shutil
import skimage.io as io

from tqdm import tqdm
from random import shuffle

dataset = 'dataset/VOCData/'
train_txt = os.path.join(dataset, 'train_val.txt')
val_txt = os.path.join(dataset, 'val.txt')
lbl_txt = os.path.join(dataset, 'label_list.txt')

classes = [
        "person"
    ]

with open(lbl_txt, 'w') as f:
    for l in classes:
        f.write(l+'\n')

xml_base = 'Annotations'
img_base = 'images'

xmls = [v for v in os.listdir(os.path.join(dataset, xml_base)) if v.endswith('.xml')]
shuffle(xmls)

split = int(0.85 * len(xmls)) #划分训练集与验证集

with open(train_txt, 'w') as f:
    for x in tqdm(xmls[:split]):
        m = x[:-4]+'.jpg'
        xml_path = os.path.join(xml_base, x)
        img_path = os.path.join(img_base, m)
        f.write('{} {}\n'.format(img_path, xml_path))
    
with open(val_txt, 'w') as f:
    for x in tqdm(xmls[split:]):
        m = x[:-4]+'.jpg'
        xml_path = os.path.join(xml_base, x)
        img_path = os.path.join(img_base, m)
        f.write('{} {}\n'.format(img_path, xml_path))
%cd /home/aistudio/

!mv val2017/ COCOData/
!mv train2017/ COCOData/
!mv annotations/ COCOData/

!mv -f COCOData/ data/
!mv -f work/PaddleDetection/dataset/VOCData data/

自定义数据集进行训练

常见标注工具

?对于图像分类任务,我们只要将对应的图片是哪个类别划分好即可。对于检测任务和分割任务,目前比较流行的数据标注工具是labelimg、labelme,分别用于检测任务与分割任务的标注。

标注工具Github地址:

???????????????labelimg

??????????????? labelme

???????? ???????PPOCRLabel

?制作VOC格式与COCO格式数据集并划分

!mkdir work/PaddleDetection/dataset/MaskVOCData

#解压自制数据集
!unzip -oq /home/aistudio/data/data101583/facemask.zip -d work/PaddleDetection/dataset/MaskVOCData

#导入paddlex 
!pip install paddlex  

#划分VOC数据集
!paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir work/PaddleDetection/dataset/MaskVOCData/ --val_value 0.15  --test_value 0.05
%cd work/PaddleDetection/

#制作COCO数据集
#提取文件下img目录所有照片名不要后缀
import pandas as pd 
import os


filelist = os.listdir("dataset/MaskVOCData/JPEGImages")
train_name = []

for file_name in filelist:
    name, point ,end =file_name.partition('.')
    train_name.append(name)

df = pd.DataFrame(train_name) 
df.head(8)

df.to_csv('./train_all.txt', sep='\t', index=None,header=None) 
!mkdir -p dataset/MaskVOCData/ImageSets/Main
!mv train_all.txt dataset/MaskVOCData/ImageSets
!mv dataset/MaskVOCData/labels.txt dataset/MaskVOCData/label_list.txt
!cp dataset/MaskVOCData/label_list.txt dataset/MaskVOCData/ImageSets/

#备份VOC 
!cp -r dataset/MaskVOCData  /home/aistudio/

!python tools/x2coco.py \
        --dataset_type voc \
        --voc_anno_dir dataset/MaskVOCData/Annotations \
        --voc_anno_list dataset/MaskVOCData/ImageSets/train_all.txt \
        --voc_label_list dataset/MaskVOCData/ImageSets/label_list.txt \
        --voc_out_name ./dataset/annotations.json

提示:AssertionError:label is not in label2id. 假如遇见这个问题,说明你的label对应不上标注文件里面的label,在打标签的时候不要有空格

!mv dataset/MaskVOCData dataset/MaskCOCOData
!mv ../../MaskVOCData dataset
!mkdir dataset/MaskCOCOData/annotations
!mv dataset/annotations.json  dataset/MaskCOCOData/annotations
!rm dataset/MaskCOCOData/train_list.txt
!rm dataset/MaskCOCOData/val_list.txt
!rm dataset/MaskCOCOData/label_list.txt
!rm dataset/MaskCOCOData/test_list.txt
!rm -r dataset/MaskCOCOData/Annotations
!rm -r dataset/MaskCOCOData/ImageSets
#划分COCO数据集
!paddlex --split_dataset --format COCO --dataset_dir dataset/MaskCOCOData/annotations --val_value 0.15  --test_value 0.05

数据处理方法

3.1 图像的本质

??我们常见的图片其实分为两种,一种叫位图,另一种叫做矢量图。如下图所示:

位图的特点:

  • 由像素点定义一放大会糊

  • 文件体积较大

  • 色彩表现丰富逼真

矢量图的特点:

  • 超矢量定义

  • 放太不模糊

  • 文件体积较小

  • 表现力差

%cd /home/aistudio/work/PaddleDetection
import paddle
import paddlex as pdx
import numpy as np
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F
import PIL.Image as Image
import cv2 
import os

from random import shuffle
from paddlex.det import transforms as T
from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

path='dataset/MaskCOCOData/JPEGImages/maksssksksss195.png'
img = Image.open(path)
plt.imshow(img)          #根据数组绘制图像
plt.show()               #显示图像


# 灰度图
img = np.array(Image.open(path).convert('L'), 'f')
plt.imshow(img,cmap="gray")          #根据数组绘制图像
plt.show()               #显示图像

#小Tips:jupyter notebook中plt显示灰度图异常,需要使用plt.imshow(gray,cmap="gray")方法正常显示灰度图。
#原图
img = cv2.imread(path)
plt.subplot(221)
plt.imshow(img,cmap="gray")
# matplotlib 按照RGB顺序展示原图
plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) 
plt.subplot(222)
# cv2默认的GBR显示图
plt.imshow(img)
plt.subplot(223)
# 32*32的缩略图
plt.imshow(cv2.resize(img, (32, 32)))
#图像处理示例  目标视野里比较多重叠,或者有点模糊的适用 
path='dataset/MaskCOCOData/JPEGImages/maksssksksss443.png'
img = Image.open(path)
plt.imshow(img)        
plt.show()  


#锐化
img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
plt.imshow(img)        
plt.show()          

#亮度变换
bright_enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)    # 传入调整系数亮度
img = bright_enhancer.enhance(1.6)
plt.imshow(img)        
plt.show() 

#提高对比度
contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)    # 传入调整系数对比度
img = contrast_enhancer.enhance(1.9)
plt.imshow(img)        
plt.show() 

为什么要做这些数据增强

?? 是因为很多深度学习的模型复杂度太高了,且在数据量少的情况下,比较容易造成过拟合。


def preprocess(dataType="train"):
    if dataType == "train":
        transform = T.Compose([
            T.MixupImage(mixup_epoch=10),   #对图像进行mixup操作,模型训练时的数据增强操作,目前仅YOLOv3模型支持该transform
            # T.RandomExpand(),        #随机扩张图像
            # T.RandomDistort(brightness_range=1.2, brightness_prob=0.3),       #以一定的概率对图像进行随机像素内容变换
            # T.RandomCrop(),          #随机裁剪图像
            # T.ResizeByShort(),  #根据图像的短边调整图像大小
            T.Resize(target_size=608, interp='RANDOM'),   #调整图像大小,[’NEAREST’, ‘LINEAR’, ‘CUBIC’, ‘AREA’, ‘LANCZOS4’, ‘RANDOM’]
            # T.RandomHorizontalFlip(),  #以一定的概率对图像进行随机水平翻转
            T.Normalize()  #对图像进行标准化
            ])
        return transform
    else:
        transform = T.Compose([
            T.Resize(target_size=608, interp='CUBIC'), 
            T.Normalize()
            ])
        return transform


train_transforms = preprocess(dataType="train")
eval_transforms  = preprocess(dataType="eval")



# 定义训练和验证所用的数据集
# API地址:https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/data/format/detection.html?highlight=paddlex.det
train_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(
    data_dir='./dataset/MaskVOCData',
    file_list='./dataset/MaskVOCData/train_list.txt',
    label_list='./dataset/MaskVOCData/label_list.txt',
    transforms=train_transforms,
    shuffle=True)
eval_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(
    data_dir='./dataset/MaskVOCData',
    file_list='./dataset/MaskVOCData/val_list.txt',
    label_list='./dataset/MaskVOCData/label_list.txt',
    transforms=eval_transforms)

模型训练与评估

import matplotlib
matplotlib.use('Agg') 
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

#num_classes有些模型需要加1 比如faster_rcnn
num_classes = len(train_dataset.labels)

model = pdx.det.PPYOLO(num_classes=num_classes, )

model.train(
    num_epochs=70,
    train_dataset=train_dataset,
    train_batch_size=16,
    eval_dataset=eval_dataset,
    learning_rate=3e-5,
    warmup_steps=90,
    warmup_start_lr=0.0,
    save_interval_epochs=7,
    lr_decay_epochs=[42, 70],
    save_dir='output/PPYOLO',
    use_vdl=True)
!mkdir ./output

!unzip -oq /home/aistudio/data/data101583/PPYOLO_YES.zip  -d ./output
!unzip -oq /home/aistudio/data/data101583/PPYOLO_ALL.zip  -d ./output
!unzip -oq /home/aistudio/data/data101583/PPYOLO_NO.zip   -d ./output


!mv -f output/home/aistudio/PPYOLO_ALL  output
!mv -f output/home/aistudio/PPYOLO_YES  output
!rm -r output/home/

注意:训练点中断后的必须重启环境,清除中断之前缓存的环境,点重启。

比对实验

在其他参数都相同的情况下,在没有加任何的数据增强时,mAP为38.06

在其他参数都相同的情况下,在随机扩张,随机像素变换数据增强时,mAP为41.9

在其他参数都相同的情况下,在加随机裁剪,随机水平翻转,短边调整,与Mixup的数据增强时,mAP为35.4

以上对比实验说明,正确的增加数据增强时,可以小幅度提升mAP值。

拓展介绍mAP:

在机器学习领域中,用于评价一个模型的性能有多种指标,其中几项就是FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。

mean Average Precision, 即各类别AP的平均值,是AP:PR 曲线下面积。

此前先了解一下IOU评判标准:

TP、FP、FN、TN

常见的评判方式,第一位的T,F代表正确或者错误。第二位的P和N代表判断的正确或者错误

  • True Positive (TP): IoU>IOUthreshold?\mathrm{IoU}>I O U_{\text {threshold }}IoU>IOUthreshold?? (IOU的阈值一般取0.5)的所有检测框数量(同一Ground Truth只计算一次),可以理解为真实框,或者标准答案

  • False Positive (FP): IoU<IOUthreshold?\mathrm{IoU}<I O U_{\text {threshold }}IoU<IOUthreshold?? 的所有检测框数量

  • False Negative (FN): 没有检测到的 GT 的数量

  • True Negative (TN): mAP中无用到

查准率(Precision): Precision =TPTP+FP=TP?all?detections?=\frac{T P}{T P+F P}=\frac{T P}{\text { all detections }}=TP+FPTP?=?all?detections?TP?

查全率(Recall): Recall =TPTP+FN=TP?all?ground?truths?=\frac{T P}{T P+F N}=\frac{T P}{\text { all ground truths }}=TP+FNTP?=?all?ground?truths?TP?

二者绘制的曲线称为 P-R 曲线: 查准率:P 为纵轴y 查全率:R 为横轴x轴,如下图

mAP值即为,PR曲线下的面积。


模型推理预测

使用模型进行预测,同时使用pdx.det.visualize将结果可视化,可视化结果将保存到work/PaddleDetection/output/PPYOLO/vdl_log下,载入模型推理保存图片至work/PaddleDetection/output/PPYOLO/img下。

#maksssksksss152.png maksssksksss105.png
model = pdx.load_model('output/PPYOLO_YES/best_model')

image_dir = '../../Test/'
images = os.listdir(image_dir)

for img in images:
    image_name = image_dir + img
    result = model.predict(image_name)
    pdx.det.visualize(image_name, result, threshold=0.3, save_dir='./output/PPYOLO_YES/img')
#展示模型推理结果
path = "../../Test/maksssksksss152.png"
img = Image.open(path)
plt.imshow(img)          #根据数组绘制图像
plt.show()               #显示图像

path = 'output/PPYOLO_YES/img/visualize_maksssksksss152.png'
img = Image.open(path)
plt.imshow(img)          #根据数组绘制图像
plt.show()               #显示图像

总结

??本次课程主要为大家介绍了数据集获取,以及数据标注、数据划分、数据增强处理方法和简单的口罩检测实现,及其用数据增强和不用数据增强的对比实验,体现了数据增强在AI学习中的重要性。

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