imgaug库指南（19）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言

在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从基础概念讲起，逐步引导您掌握各种变换方法，以及如何根据实际需求定制变换序列。让我们一起深入了解这个强大的工具，探索更多可能性，共同推动深度学习的发展。

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前期回顾

链接	主要内容
imgaug库指南（11）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性高斯噪声(AdditiveGaussianNoise方法)
imgaug库指南（12）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性拉普拉斯噪声(AdditiveLaplaceNoise方法)
imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性泊松噪声(AdditivePoissonNoise方法)
imgaug库指南（14）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 乘法运算(Multiply方法)
imgaug库指南（15）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 乘法运算(MultiplyElementwise方法)
imgaug库指南（16）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— Cutout方法
imgaug库指南（17）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— Dropout方法
imgaug库指南（18）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— CoarseDropout方法

在本博客中，我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— Dropout2D方法。

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Dropout2D方法

功能介绍

iaa.Dropout2D是imgaug库中一个数据增强方法，可用于从图像中随机删除通道。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.Dropout2d(p=0.1, nb_keep_channels=1)

• p: 定义为图像中任何通道被丢弃的概率（即一旦确认某通道被丢弃，则该通道所有像素值设置为零）。

  • 若p为浮点数，则图像中任何通道被丢弃的概率为p；
  • 若p为元组(a, b)，则图像中任何通道被丢弃的概率为从区间[a, b]中采样的随机数；
  • 若p为列表，则图像中任何通道被丢弃的概率为从列表中随机采样的浮点数；

• nb_keep_channels: 在所有图像中保持不变的最小通道数。例如，nb_keep_channels=1意味着即使p＝1.0，每个图像中至少有一个通道不会被丢弃。nb_keep_channels=0意味着允许删除所有通道。

示例代码

1. 使用不同的p

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)


# 创建数据增强器
aug1 = iaa.Dropout2d(p=0.2, nb_keep_channels=1)
aug2 = iaa.Dropout2d(p=0.6, nb_keep_channels=1)
aug3 = iaa.Dropout2d(p=1.0, nb_keep_channels=1)



# 对图像进行数据增强
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图1 原图及数据增强结果可视化

可以从图1看到：数据增强后的新图像都出现通道被丢弃的情况，即使丢弃的概率p=1.0，由于我们设置了nb_keep_channels=1，图像仍然存在一个通道未被丢弃(见右下图)。

2. 使用不同的 nb_keep_channels

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)


# 创建数据增强器
aug1 = iaa.Dropout2d(p=1.0, nb_keep_channels=1)
aug2 = iaa.Dropout2d(p=1.0, nb_keep_channels=2)
aug3 = iaa.Dropout2d(p=1.0, nb_keep_channels=3)



# 对图像进行数据增强
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图2 原图及数据增强结果可视化

可以从图2看到：

• 当p=1.0且nb_keep_channels=1时，RGB图像中的R、G通道被丢弃(右上图)。
• 当p=1.0且nb_keep_channels=2时，RGB图像中的G通道被丢弃(左下图)。
• 当p=1.0且nb_keep_channels=3时，没有任何通道被丢弃，和原图完全一致(右下图)。

注意事项

1. 概率p的选择：p参数决定了丢弃图像通道的概率。较大的p值会导致更多的通道被丢弃，甚至导致图像全黑化。通常，选择一个较小的概率（例如0.2）可以在训练时提高模型的泛化能力。
2. nb_keep_channels的选择：nb_keep_channels参数能够决定所有图像中保持不变的最小通道数。例如，nb_keep_channels=1意味着即使p＝1.0，每个图像中至少有一个通道不会被丢弃。合理地设置nb_keep_channels可以控制图像的变化程度。
3. 与其他增强器结合使用：可以与其他图像增强方法结合使用，以获得更丰富的效果。例如，可以先应用模糊增强，然后再应用Dropout2D增强。
4. 随机性：每次应用增强器可能会产生稍微不同的结果，因为通道的丢弃是随机的。为了确保结果的可重复性，可以使用aug.to_deterministic()方法将增强器转换为确定性状态。
5. 处理方式：Dropout2D通常在输入数据进入神经网络之前应用，并在训练期间每次迭代时随机应用。在测试或推理阶段，通常不应用Dropout2D。

总结

iaa.Dropout2D是一个非常有用的图像增强方法，它通过随机丢弃通道来提高模型的泛化能力。使用时需要注意丢弃概率p的选择、nb_keep_channels的选择、与其他增强器的结合以及处理方式。适当地应用Dropout2D可以帮助改善模型的性能和防止过拟合。

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小结

imgaug是一个强大的图像增强库，它可以帮助你创建出丰富多样的训练数据，从而改进你的深度学习模型的性能。通过定制变换序列和参数，你可以轻松地适应各种应用场景，从计算机视觉到医学影像分析。随着深度学习的发展，imgaug在未来将继续发挥重要作用。因此，将imgaug纳入你的数据增强工具箱是一个明智的选择。

参考链接

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结尾

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