本文作者Professor ho,本文首发于作者的知乎专栏Keras花式工具箱,AI研习社获其授权转载。

图像深度学习任务中,面对小数据集,我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集,而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数,每个参数所得到的效果分别是怎样的呢?本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释,为各位深度学习研究者们提供一个参考。

我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明http://t.cn/RY0zeN3):

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,
    samplewise_center=False,
    featurewise_std_normalization=False,
    samplewise_std_normalization=False,
    zca_whitening=False,
    zca_epsilon=1e-6,
    rotation_range=0.,
    width_shift_range=0.,
    height_shift_range=0.,
    shear_range=0.,
    zoom_range=0.,
    channel_shift_range=0.,
    fill_mode='nearest',
    cval=0.,
    horizontal_flip=False,
    vertical_flip=False,
    rescale=None,
    preprocessing_function=None,
    data_format=K.image_data_format())

官方提供的参数解释因为太长就不贴出来了,大家可以直接点开上面的链接看英文原介绍,我们现在就从每一个参数开始看看它会带来何种效果。

我们测试选用的是kaggle dogs vs cats redux 猫狗大战的数据集,随机选取了9张狗狗的照片,这9张均被resize成224×224的尺寸,如图1:

图1

  featurewise

datagen = image.ImageDataGenerator(featurewise_center=True,
    featurewise_std_normalization=True)

featurewise_center的官方解释:”Set input mean to 0 over the dataset, feature-wise.” 大意为使数据集去中心化(使得其均值为0),而samplewise_std_normalization的官方解释是“ Divide inputs by std of the dataset, feature-wise.”,大意为将输入的每个样本除以其自身的标准差。这两个参数都是从数据集整体上对每张图片进行标准化处理,我们看看效果如何:

图2

与图1原图相比,经过处理后的图片在视觉上稍微“变暗”了一点。

  samplewise

datagen = image.ImageDataGenerator(samplewise_center=True,
    samplewise_std_normalization=True)

samplewise_center的官方解释为:“ Set each sample mean to 0.”,使输入数据的每个样本均值为0;samplewise_std_normalization的官方解释为:“Divide each input by its std.”,将输入的每个样本除以其自身的标准差。这个月featurewise的处理不同,featurewise是从整个数据集的分布去考虑的,而samplewise只是针对自身图片,效果如图3:

图3

看来针对自身数据分布的处理在猫狗大战数据集上没有什么意义,或许在mnist这类灰度图上有用?读者可以试试。

  zca_whtening

datagen = image.ImageDataGenerator(zca_whitening=True)

zca白化的作用是针对图片进行PCA降维操作,减少图片的冗余信息,保留最重要的特征,细节可参看:Whitening transformation–维基百科(http://t.cn/RY0ZiyJWhitening–斯坦福(http://t.cn/RcswU0T

很抱歉的是,本人使用keras的官方演示代码(http://t.cn/RY0zeN3,并没有复现出zca_whitening的效果,当我的图片resize成224×224时,代码报内存错误,应该是在计算SVD的过程中数值太大。后来resize成28×28,就没有内存错误了,但是代码运行了一晚上都不结束,因此使用猫狗大战图片无法复现效果,这里转发另外一个博客使用mnist复现出的结果,如下图4。针对mnist的其它DataAugmentation结果可以看这个博客:Image Augmentation for Deep Learning With Keras(http://t.cn/RY0ZYWF

图4

  rotation range

datagen = image.ImageDataGenerator(rotation_range=30)

rotation range的作用是用户指定旋转角度范围,其参数只需指定一个整数即可,但并不是固定以这个角度进行旋转,而是在 [0, 指定角度] 范围内进行随机角度旋转。效果如图5:

图5

  width_shift_range & height_shift_range

datagen = image.ImageDataGenerator(width_shift_range=0.5,height_shift_range=0.5)

width_shift_range & height_shift_range 分别是水平位置评议和上下位置平移,其参数可以是[0, 1]的浮点数,也可以大于1,其最大平移距离为图片长或宽的尺寸乘以参数,同样平移距离并不固定为最大平移距离,平移距离在 [0, 最大平移距离] 区间内。效果如图6:

图6

平移图片的时候一般会出现超出原图范围的区域,这部分区域会根据fill_mode的参数来补全,具体参数看下文。当参数设置过大时,会出现图7的情况,因此尽量不要设置太大的数值。

图7

  shear_range

datagen = image.ImageDataGenerator(shear_range=0.5)

shear_range就是错切变换,效果就是让所有点的x坐标(或者y坐标)保持不变,而对应的y坐标(或者x坐标)则按比例发生平移,且平移的大小和该点到x轴(或y轴)的垂直距离成正比。

如图8所示,一个黑色矩形图案变换为蓝色平行四边形图案。狗狗图片变换效果如图9所示。

图8

图9

  zoom_range

datagen = image.ImageDataGenerator(zoom_range=0.5)

zoom_range参数可以让图片在长或宽的方向进行放大,可以理解为某方向的resize,因此这个参数可以是一个数或者是一个list。当给出一个数时,图片同时在长宽两个方向进行同等程度的放缩操作;当给出一个list时,则代表[width_zoom_range, height_zoom_range],即分别对长宽进行不同程度的放缩。而参数大于0小于1时,执行的是放大操作,当参数大于1时,执行的是缩小操作。

参数大于0小于1时,效果如图10:

图10

参数等于4时,效果如图11:

图11

  channel_shift_range

datagen = image.ImageDataGenerator(channel_shift_range=10)

channel_shift_range可以理解成改变图片的颜色,通过对颜色通道的数值偏移,改变图片的整体的颜色,这意味着是“整张图”呈现某一种颜色,像是加了一块有色玻璃在图片前面一样,因此它并不能单独改变图片某一元素的颜色,如黑色小狗不能变成白色小狗。当数值为10时,效果如图12;当数值为100时,效果如图13,可见当数值越大时,颜色变深的效果越强。

图12

图13

  horizontal_flip & vertical_flip

datagen = image.ImageDataGenerator(horizontal_flip=True)

horizontal_flip的作用是随机对图片执行水平翻转操作,意味着不一定对所有图片都会执行水平翻转,每次生成均是随机选取图片进行翻转。效果如图14。

图14

datagen = image.ImageDataGenerator(vertical_flip=True)

vertical_flip是作用是对图片执行上下翻转操作,和horizontal_flip一样,每次生成均是随机选取图片进行翻转,效果如图15。

图15

当然了,在猫狗大战数据集当中不适合使用vertical_flip,因为一般没有倒过来的动物。

  rescale

datagen = image.ImageDataGenerator(rescale= 1/255, width_shift_range=0.1)

rescale的作用是对图片的每个像素值均乘上这个放缩因子,这个操作在所有其它变换操作之前执行,在一些模型当中,直接输入原图的像素值可能会落入激活函数的“死亡区”,因此设置放缩因子为1/255,把像素值放缩到0和1之间有利于模型的收敛,避免神经元“死亡”。

图片经过rescale之后,保存到本地的图片用肉眼看是没有任何区别的,如果我们在内存中直接打印图片的数值,可以看到以下结果:

图16

可以从图16看到,图片像素值都被缩小到0和1之间,但如果打开保存在本地的图片,其数值依然不变,如图17。

图17

应该是在保存到本地的时候,keras把图像像素值恢复为原来的尺度了,在内存中查看则不会。

  fill_mode

datagen = image.ImageDataGenerator(fill_mode='wrap', zoom_range=[4, 4])

fill_mode为填充模式,如前面提到,当对图片进行平移、放缩、错切等操作时,图片中会出现一些缺失的地方,那这些缺失的地方该用什么方式补全呢?就由fill_mode中的参数确定,包括:“constant”、“nearest”(默认)、“reflect”和“wrap”。这四种填充方式的效果对比如图18所示,从左到右,从上到下分别为:“reflect”、“wrap”、“nearest”、“constant”。

图18

当设置为“constant”时,还有一个可选参数,cval,代表使用某个固定数值的颜色来进行填充。图19为cval=100时的效果,可以与图18右下角的无cval参数的图对比。

图19

  自己动手来测试?

这里给出一段小小的代码,作为进行这些参数调试时的代码,你也可以使用jupyter notebook来试验这些参数,把图片结果打印到你的网页上。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from keras.preprocessing import image
import glob

# 设置生成器参数
datagen = image.ImageDataGenerator(fill_mode='wrap', zoom_range=[4, 4])

gen_data = datagen.flow_from_directory(PATH, 
                                       batch_size=1, 
                                       shuffle=False, 
                                       save_to_dir=SAVE_PATH,
                                       save_prefix='gen', 
				       target_size=(224, 224))

# 生成9张图
for i in range(9):
    gen_data.next() 

# 找到本地生成图,把9张图打印到同一张figure上
name_list = glob.glob(gen_path+'16/*')
fig = plt.figure()
for i in range(9):
    img = Image.open(name_list[i])
    sub_img = fig.add_subplot(331 + i)
    sub_img.imshow(img)
plt.show()

  结语

面对小数据集时,使用DataAugmentation扩充你的数据集就变得非常重要,但在使用DataAugmentation之前,先要了解你的数据集需不需要这类图片,如猫狗大战数据集不需要上下翻转的图片,以及思考一下变换的程度是不是合理的,例如把目标水平偏移到图像外面就是不合理的。多试几次效果,再最终确定使用哪些参数。上面所有内容已经公布在我的github(https://github.com/JustinhoCHN/keras-image-data-augmentation)上面,附上了实验时的jupyter notebook文件,大家可以玩一玩,have fun!

(完)

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