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深入解析randomflip

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-23 15:17:39 1700723859

一、randomflip內(nèi)參


def randomflip(img, prob):
    assert isinstance(prob, float)
    assert img.ndim == 3 and img.shape[2] == 3

    if random.random() < prob:
        img = img[:, ::-1, :]
    return img

在深度學(xué)習(xí)的圖像處理中,數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。其中,翻轉(zhuǎn)是一種比較常用的方式,能夠擴(kuò)充圖像的數(shù)據(jù)集,增強(qiáng)模型的魯棒性。在randomflip函數(shù)中,prob表示翻轉(zhuǎn)的概率,img表示需要翻轉(zhuǎn)的圖像。該函數(shù)首先對prob和img進(jìn)行了類型檢查和shape檢查。其中,prob必須為float類型,而img必須為一張大小為[H, W, C]的RGB圖像。

接下來,該函數(shù)正在使用的random.random()函數(shù)以概率prob決定是否進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作。如果結(jié)果為真,則將圖像進(jìn)行水平翻轉(zhuǎn)(img[:, ::-1, :]),并返回翻轉(zhuǎn)后的圖像。如果結(jié)果為假,則返回不經(jīng)過任何操作的原始圖像。在實(shí)際處理中,prob可以設(shè)置為0.5,即50%的概率。

二、randomflip相機(jī)內(nèi)參


def randomflip_intrinsic(intrinsic, width):
    assert isinstance(intrinsic, np.ndarray)
    assert isinstance(width, int) or isinstance(width, float)

    if width % 2 == 0:
        intrinsic[0, 2] = width-1 - intrinsic[0, 2]
        intrinsic[1, 2] = intrinsic[1, 2] + 0.5
    else:
        intrinsic[0, 2] = width-1 - intrinsic[0, 2]
    return intrinsic

在深度學(xué)習(xí)的三維重建中,相機(jī)內(nèi)參是一個(gè)非常重要的參數(shù)。在使用不同的相機(jī)進(jìn)行拍攝時(shí),相機(jī)內(nèi)參往往會(huì)發(fā)生變化,從而影響三維重建的質(zhì)量。在使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),需要對相機(jī)內(nèi)參進(jìn)行相應(yīng)的處理。randomflip_intrinsic函數(shù)就是在這種情況下使用的一個(gè)函數(shù)。

該函數(shù)的參數(shù)intrinsic表示相機(jī)的內(nèi)參矩陣,width表示相機(jī)拍攝圖像的寬度。函數(shù)首先對參數(shù)的類型進(jìn)行了檢查,其中intrinsic必須為numpy數(shù)組類型,width必須為整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)類型。

該函數(shù)接下來使用了一些條件語句,如果width是偶數(shù),則將相機(jī)內(nèi)參的第0列重于圖像中心軸進(jìn)行翻轉(zhuǎn),同時(shí)將相機(jī)內(nèi)參的第1列向下移動(dòng)0.5個(gè)單位,第2列不變。如果width是奇數(shù),則僅將相機(jī)內(nèi)參的第0列進(jìn)行翻轉(zhuǎn)。

三、隨機(jī)翻轉(zhuǎn)在圖像處理中的應(yīng)用

除了在三維重建中使用隨機(jī)翻轉(zhuǎn)外,隨機(jī)翻轉(zhuǎn)在圖像處理中也有非常廣泛的應(yīng)用。隨機(jī)翻轉(zhuǎn)不僅可以擴(kuò)充數(shù)據(jù)集,增強(qiáng)模型的魯棒性,還能夠增加數(shù)據(jù)集的多樣性,從而使得深度學(xué)習(xí)模型更加接近實(shí)際場景。

在圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)中,隨機(jī)翻轉(zhuǎn)能夠有效地增加數(shù)據(jù)集的多樣性。通過隨機(jī)翻轉(zhuǎn),可以使得模型更加具有旋轉(zhuǎn)不變性,從而能夠更好地識(shí)別不同角度下的目標(biāo)。

在圖像分割中,由于標(biāo)注的圖像往往是經(jīng)過人工標(biāo)注的,很難避免標(biāo)注時(shí)的主觀性和誤差。通過隨機(jī)翻轉(zhuǎn),可以使得標(biāo)注圖像也具有旋轉(zhuǎn)不變性。通過翻轉(zhuǎn)操作,可以同時(shí)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行翻轉(zhuǎn),從而保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。

總之,在深度學(xué)習(xí)的圖像處理中,隨機(jī)翻轉(zhuǎn)是一種非常簡單而有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式。通過隨機(jī)翻轉(zhuǎn),可以增加數(shù)據(jù)集的多樣性,增強(qiáng)模型的魯棒性,使得深度學(xué)習(xí)模型更加接近實(shí)際場景。

四、完整代碼示例


import numpy as np
import random

def randomflip(img, prob):
    assert isinstance(prob, float)
    assert img.ndim == 3 and img.shape[2] == 3

    if random.random() < prob:
        img = img[:, ::-1, :]
    return img

def randomflip_intrinsic(intrinsic, width):
    assert isinstance(intrinsic, np.ndarray)
    assert isinstance(width, int) or isinstance(width, float)

    if width % 2 == 0:
        intrinsic[0, 2] = width-1 - intrinsic[0, 2]
        intrinsic[1, 2] = intrinsic[1, 2] + 0.5
    else:
        intrinsic[0, 2] = width-1 - intrinsic[0, 2]
    return intrinsic

tags: randomflip
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