Kaggle小技巧:TTA(test time augmentation)测试时加强

2020年10月25日 阅读数:674
这篇文章主要向大家介绍Kaggle小技巧:TTA(test time augmentation)测试时加强,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

1.原理简述

TTA:test time augmentation
顾名思义是测试时加强的意思,可将准确率提升若干个百分点,它就是测试时加强(test time augmentation, TTA)。这里会为原始图像造出多个不一样版本,包括不一样区域裁剪和更改缩放程度等,并将它们输入到模型中;而后对多个版本进行计算获得平均输出,做为图像的最终输出分数。
尽管有做弊的嫌疑。
但这种技术颇有效,由于原始图像显示的区域可能会缺乏一些重要特征,在模型中输入图像的多个版本并取平均值,能解决上述问题。python

2.代码实现

此次打kaggle比赛时,是图像目标检测类的,用到了TTA,提升了LB,实现的主要API类以下:web

***
类中函数说明:
augment:为一张图片制做TTA
batch_augment:为多张图片批量制做TTA
deaugment_boxes:将TTA预测框返回到图像的原始状态中
***

class BaseTTA:
    image_size = 512

    def augment(self, image):
        raise NotImplementedError
    
    def batch_augment(self, images):
        raise NotImplementedError
    
    def deaugment_boxes(self, boxes):
        raise NotImplementedError

# 水平翻转
class TTAHorizontalFlip(BaseTTA):
    def augment(self, image):
        return image.flip(1)
    
    def batch_augment(self, images):
        return images.flip(2)
    
    def deaugment_boxes(self, boxes):
        boxes[:, [1,3]] = self.image_size - boxes[:, [3,1]]
        return boxes

# 垂直翻转
class TTAVerticalFlip(BaseTTA):
    
    def augment(self, image):
        return image.flip(2)
    
    def batch_augment(self, images):
        return images.flip(3)
    
    def deaugment_boxes(self, boxes):
        boxes[:, [0,2]] = self.image_size - boxes[:, [2,0]]
        return boxes

# 旋转90°    
class TTARotate90(BaseTTA):
    def augment(self, image):
        return torch.rot90(image, 1, (1, 2))

    def batch_augment(self, images):
        return torch.rot90(images, 1, (2, 3))
    
    def deaugment_boxes(self, boxes):
        res_boxes = boxes.copy()
        res_boxes[:, [0,2]] = self.image_size - boxes[:, [1,3]]
        res_boxes[:, [1,3]] = boxes[:, [2,0]]
        return res_boxes

# 组合使用
class TTACompose(BaseTTA):
    def __init__(self, transforms):
        self.transforms = transforms
        
    def augment(self, image):
        for transform in self.transforms:
            image = transform.augment(image)
        return image
    
    def batch_augment(self, images):
        for transform in self.transforms:
            images = transform.batch_augment(images)
        return images
    
    def prepare_boxes(self, boxes):
        result_boxes = boxes.copy()
        result_boxes[:,0] = np.min(boxes[:, [0,2]], axis=1)
        result_boxes[:,2] = np.max(boxes[:, [0,2]], axis=1)
        result_boxes[:,1] = np.min(boxes[:, [1,3]], axis=1)
        result_boxes[:,3] = np.max(boxes[:, [1,3]], axis=1)
        return result_boxes
    
    def deaugment_boxes(self, boxes):
        for transform in self.transforms[::-1]:
            boxes = transform.deaugment_boxes(boxes)
        return self.prepare_boxes(boxes)

须知少时凌云志,曾许人间第一流!svg