Problem des Datenungleichgewichts bei der feinkörnigen Bildklassifizierung

Datenungleichgewichtsproblem bei der feinkörnigen Bildklassifizierung, es sind spezifische Codebeispiele erforderlich

Die feinkörnige Bildklassifizierung bezieht sich auf die weitere Segmentierung und Identifizierung von Objekten mit ähnlichen visuellen Eigenschaften. Bei dieser Aufgabe ist ein Datenungleichgewicht ein häufiges Problem, das heißt, es gibt einen großen Unterschied in der Anzahl der Stichproben verschiedener Kategorien, was zu einer Verzerrung des Modells in der Datenverteilung während des Trainings und Tests führt und sich auf die Genauigkeit und Robustheit auswirkt der Klassifizierung. Um dieses Problem zu lösen, können wir einige Methoden anwenden, um die Daten auszugleichen und die Leistung des Modells zu verbessern.

1. Datenstichprobenmethode

Eine gängige Methode ist die Unterabtastung, d. h. das zufällige Löschen einiger größerer Stichproben aus dem Datensatz, sodass die Anzahl der Stichproben in jeder Kategorie gleich oder nahezu gleich ist. Diese Methode ist einfach und schnell, kann jedoch zu Informationsverlusten und unzureichenden Proben führen.

Eine andere Methode ist das Oversampling, d. h. das Kopieren oder Generieren einer kleineren Anzahl von Samples, sodass die Anzahl der Samples in jeder Kategorie gleich oder nahezu gleich ist. Oversampling kann durch Kopieren von Samples, Generieren neuer Samples oder Interpolation erreicht werden. Dieser Ansatz kann die Vielfalt der Daten erhöhen, kann jedoch zu einer Überanpassung des Modells führen.

2. Datenerweiterungstechnologie

Datenerweiterung besteht darin, die Anzahl und Vielfalt der Stichproben zu erhöhen, indem eine Reihe zufälliger Transformationen an den Originaldaten durchgeführt werden. Zu den häufig verwendeten Techniken zur Datenverbesserung gehören Rotation, Skalierung, Translation, Spiegelung, Hinzufügen von Rauschen usw. Durch Datenerweiterung kann die Anzahl der Stichproben im Trainingssatz erhöht und das Problem des Datenungleichgewichts gemildert werden.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der PyTorch verwendet, um Datenerweiterung und Unterabtastung zu implementieren:

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, targets, transform=None):
        self.data = data
        self.targets = targets
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        x = self.data[index]
        y = self.targets[index]

        if self.transform:
            x = self.transform(x)

        return x, y

# 定义数据增强的transform
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(20),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 创建自定义数据集
dataset = CustomDataset(data, targets, transform=transform)

# 使用欠采样方法平衡数据
sampler = RandomUnderSampler()
data_resampled, targets_resampled = sampler.fit_resample(dataset.data, dataset.targets)

# 创建平衡数据的数据集
dataset_resampled = CustomDataset(data_resampled, targets_resampled, transform=transform)

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset_resampled, batch_size=32, shuffle=True)

Im obigen Code definieren wir eine benutzerdefinierte Datensatzklasse CustomDataset, die die Datenerweiterungstransformation enthält, über transforms.Compose( ) definiert mehrere Datenverbesserungsoperationen. Verwenden Sie dann RandomUnderSampler in der Imbalanced-Learn-Bibliothek, um eine Unterabtastung durchzuführen, die Anzahl der Stichproben auszugleichen und schließlich einen ausgeglichenen Datendatensatz dataset_resampled und einen Dataloader-Dataloader zu erstellen.

Zusammenfassend kann das Problem des Datenungleichgewichts bei der feinkörnigen Bildklassifizierung durch Methoden wie Datenabtastung und Datenverbesserung gelöst werden. PyTorch und die Balanced-Learn-Bibliothek werden in den Codebeispielen verwendet, um Datenerweiterung und Unterabtastung zu implementieren und so die Modellleistung und -robustheit zu verbessern. Durch den rationalen Einsatz dieser Methoden kann das Problem des Datenungleichgewichts effektiv gelöst und die Leistung des Modells bei feinkörnigen Bildklassifizierungsaufgaben verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonProblem des Datenungleichgewichts bei der feinkörnigen Bildklassifizierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!