深度学习--卷积神经网络数据增强

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一、数据增强

1、什么是数据增强？

**数据增强(Data Augmentation)：**缓解深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领域，并在许多任务上取得效果。一个主要的方向是增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。本文将深入探讨数据增强的原理、常用方法及其在CNN中的应用实践。

2、为什么需要数据增强？

CNN模型通过多层卷积和池化操作提取图像特征，但模型的参数量庞大，容易在小规模数据集上过拟合（即模型过度记忆训练数据，无法泛化到新样本）。数据增强通过对原始数据进行合理的变换，生成多样化的新数据.

1. 扩充数据集规模：缓解数据稀缺问题。
2. 引入多样性：模拟真实场景中可能出现的视角、光照、遮挡等变化。
3. 提升鲁棒性：迫使模型学习更本质的特征，而非数据中的噪声或无关细节。

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二、常见的数据增强方法

1、图像旋转

随机旋转图像一定角度，模拟不同角度观察物体的情况。

2、图像翻转

随机水平或垂直翻转图像，模拟不同方向观察物体的情况。

3、图像缩放

随机调整图像尺寸，模拟物体距离不同的情况。

4、图像平移

随机平移图像一定距离，模拟物体在不同位置的情况。

5、图像剪切

随机裁剪图像一部分，模拟物体遮挡的情况。

6、图像亮度、对比度、饱和度调整

随机调整图像的亮度、对比度和饱和度，模拟不同光照条件下的情况。

7、噪声添加

随机向图像中添加噪声，模拟真实世界中的噪声干扰。

8、随机扰动

随机对图像进行拉伸、扭曲等几何变换，模拟物体形状的变化。

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三、代码实现

1、预处理

import torch
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset  # 导入打包加载库，Dataset表示数据集的抽象概念，可以被自定义的数据集继承和实现
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision import transformsdata_transforms = {'train':    # 训练集  也可以使用PIL库  smote 训练集transforms.Compose([  # transforms.Compose用于将多个图像预处理操作整合在一起transforms.Resize([300,300]),   # 使图像变换大小transforms.RandomRotation(45),   # 随机旋转，-42到45度之间随机选transforms.CenterCrop(256),    # 从中心开始裁剪[256.256]transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),  # 随机水平旋转，随机概率为0.5transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),  # 随机垂直旋转，随机概率0.5transforms.ColorJitter(brightness=0.2,contrast=0.1,saturation=0.1,hue=0.1),   # 随机改变图像参数，参数分别表示 亮度、对比度、饱和度、色温transforms.RandomGrayscale(p=0.1),  # 概率转换成灰度率，3通道就是R=G=Btransforms.ToTensor(),   # 将PIL图像或NumPy ndarray转换为tensor类型，并将像素值的范围从[0, 255]缩放到[0.0, 1.0]，默认把通道维度放在前面transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])  # 给定均值和标准差对图像进行标准化，前者为均值，后者为标准差，三个值表示三通道图像]),'valid':  # 验证集transforms.Compose([   # 整合图像处理的操作transforms.Resize([256,256]),   # 缩放图像尺寸transforms.ToTensor(),   # 转换为torch类型transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])    # 标准化])
} 

2、使用数据增强增加训练数据

class food_dataset(Dataset):   # food_dataset是自己创建的类名称，继承Dataset类def __init__(self,file_path,transform=None):   # 类的初始化,解析数据文件txt，file_path表示文件路径，transform可选的图像转换操作self.file_path = file_path  # 将文件地址传入self空间self.imgs = []self.labels = []self.transform = transform  # 将数据增强操作传入self空间with open(self.file_path) as f:  # 打开存放图片地址及其类别的文本文件train.txt，samples = [x.strip().split(' ') for x in f.readlines()]   # 遍历文件里的每一条数据，经过处理后存入sample列表，元祖的形式存放for img_path,label in samples:  # 遍历列表中的每个元组的每个元素self.imgs.append(img_path)   # 将图像的路径存入img列表self.labels.append(label)     # 将图片类别标签存入label列表
# 初始化:把图片目录加载到self.def __len__(self):    # 类实例化对象后，可以使用len函数测量对象的个数return len(self.imgs)   # 返回数据集中样本的总数def __getitem__(self, idx):   # 关键，可通过索引idx的形式获取每一个图片数据及标签image = Image.open(self.imgs[idx])   # 使用PIL库中的用法Image打开并识别图像，还不是tensorif self.transform:    # 判断是否有图像转换操作，上述定义默认为None，有则将pil图像数据转换为tensor类型image = self.transform(image)   # 图像处理为256*256，转换为tenorlabel = self.labels[idx]   # label还不是tensorlabel = torch.from_numpy(np.array(label,dtype=np.int64))  # 首先指定标签类型为int型，然后将其转换为numpy数组类型，然后再使用torch.from_numpy转换为torch类型return image,label  # 返回处理完的图片和标签# 次数导入上述定义函数中的参数
training_data = food_dataset(file_path = './train.txt',transform = data_transforms['train'])
test_data = food_dataset(file_path ='./test.txt',transform = data_transforms['valid'])
# 判断当前使用的是cpu好事gpu
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")

注意：做了数据增强不代表模型训练效果一定会变好，大概率会变好。

3、代码中文件

1）train.txt

2）test.txt

3）20个图像输出

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总结

数据增强是CNN训练中简单却高效的“免费午餐”，通过模拟真实世界的数据多样性，显著提升模型的泛化能力。随着AutoML技术的发展，自动化、自适应增强策略正成为新的趋势。然而，数据增强并非万能，其效果需结合实际任务需求和数据特性进行验证。最终，合理的数据增强策略应服务于一个核心目标：让模型学会关注本质特征，而非记住数据。