Problème de déséquilibre des données dans la classification d'images à grain fin

Problème de déséquilibre des données dans la classification d'images à grain fin, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

La classification d'images à grain fin fait référence à la segmentation et à l'identification plus poussées d'objets ayant des caractéristiques visuelles similaires. Dans cette tâche, le déséquilibre des données est un problème courant, c'est-à-dire qu'il existe une grande différence dans le nombre d'échantillons de différentes catégories, ce qui entraîne un biais du modèle dans la distribution des données pendant la formation et les tests, affectant la précision et la robustesse. de classement. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons adopter certaines méthodes pour équilibrer les données et améliorer les performances du modèle.

1. Méthode d'échantillonnage des données

Une méthode courante est le sous-échantillonnage, c'est-à-dire la suppression aléatoire de certains échantillons plus grands de l'ensemble de données afin que le nombre d'échantillons dans chaque catégorie soit égal ou proche de l'égalité. Cette méthode est simple et rapide, mais peut entraîner des problèmes de perte d’informations et d’échantillons insuffisants.

Une autre méthode consiste à suréchantillonner, c'est-à-dire à copier ou à générer un plus petit nombre d'échantillons afin que le nombre d'échantillons dans chaque catégorie soit égal ou proche de l'égalité. Le suréchantillonnage peut être obtenu en copiant des échantillons, en générant de nouveaux échantillons ou en interpolant. Cette approche peut accroître la diversité des données, mais peut conduire à un surajustement du modèle.

2. Technologie d'augmentation des données

L'augmentation des données consiste à augmenter le nombre et la diversité des échantillons en effectuant une série de transformations aléatoires sur les données d'origine. Les techniques d'amélioration des données couramment utilisées incluent la rotation, la mise à l'échelle, la translation, le retournement de miroir, l'ajout de bruit, etc. Grâce à l'augmentation des données, le nombre d'échantillons dans l'ensemble d'apprentissage peut être augmenté et le problème du déséquilibre des données peut être atténué.

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise PyTorch pour implémenter l'augmentation et le sous-échantillonnage des données :

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)

Dans le code ci-dessus, nous définissons une classe d'ensemble de données personnalisée CustomDataset, qui contient la transformation d'augmentation des données, via transforms.Compose( ) définit plusieurs opérations de valorisation des données. Utilisez ensuite RandomUnderSampler dans la bibliothèque déséquilibred-learn pour effectuer un sous-échantillonnage, équilibrer le nombre d'échantillons et enfin créer un ensemble de données équilibré dataset_resampled et un chargeur de données dataloader.

En résumé, le problème du déséquilibre des données dans la classification d'images à grain fin peut être résolu grâce à des méthodes telles que l'échantillonnage et l'amélioration des données. PyTorch et la bibliothèque Balanced-Learn sont utilisés dans les exemples de code pour implémenter l'augmentation des données et le sous-échantillonnage afin d'améliorer les performances et la robustesse du modèle. En utilisant rationnellement ces méthodes, le problème du déséquilibre des données peut être résolu efficacement et les performances du modèle dans les tâches de classification d'images à granularité fine peuvent être améliorées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!