来自 | 机器之心
一个经历了 39 场 Kaggle 比赛的团队在 reddit 上发帖表示，他们整理了一份结构化的图像分割技巧列表，涵盖数据增强、建模、损失函数、训练技巧等多个方面，不失为一份可以参考的图像分割技巧资料。
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使用高斯差分方法进行斑点检测；
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使用基于图像块的输入进行训练，以减少训练时间；
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加载数据时，用 cudf 替换 Pandas；
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确保所有图像保持相同的方向；
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使用 OpenCV 对所有常规图像进行预处理；
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采用自主学习并手动添加注释；
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将所有图像调整成相同的分辨率，以便将相同的模型用于不同厚度的扫描等。
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用 albumentations 包进行数据增强；
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使用 90 度随机旋转；
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使用水平、垂直翻转或这两个方向都做翻转；
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尝试进行复杂的几何变换，包括弹性变换、透视变换、分段仿射变换、枕形失真；
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应用随机 HSV；
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使用损失较小的增强数据进行泛化，以防止有用图像信息丢失；
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应用通道 shuffle；
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根据类别频率进行数据扩充；
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应用高斯噪声等。
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使用基于 U-net 的架构；
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用 inception-ResNet v2 架构得到具备不同感受野的训练特征；
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经过对抗训练的 Siamese 网络；
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以密集（FC）层作为最后一层的 ResNet50、Xception、Inception ResNet v2 x 5；
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使用全局最大池化层，无论输入尺寸如何，该层都将返回固定长度的输出；
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使用堆叠的膨胀卷积；
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VoxelNet；
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用 concat 和 conv1x1 替换 LinkNet 跳跃连接中的加号；
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广义平均池化；
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用 3D 卷积网络在图像上滑动；
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使用在 Imagenet 数据集上预训练的 ResNet152 作为特征提取器等。
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dice 系数：能够很好地处理不平衡数据；
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加权边界损失：减少预测分割与真值之间的距离；
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MultiLabelSoftMarginLoss：基于最大熵优化多标签一对多损失的标准；
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具备 logit 损失的平衡交叉熵（Balanced cross entropy，BCE）：以特定系数权衡正例和负例；
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尝试不同的学习率；
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尝试不同批大小；
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使用带有动量项的 SDG，并且手动设置学习率衰减；
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数据增强过多会降低准确率；
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使用裁剪后的图像训练，并在完整的图像上做预测；
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在学习速率调整上使用 Keras 中的 ReduceLROnPlateau() 方法；
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冻结除了最后一层以外所有的网络层，并使用 Stage1 中的 1000 张图片进行模型微调；
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开发一个能使标签更加均匀的采样器；
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使用类别感知采样（class aware sampling）等。
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测试时增强（Test Time Augmentation，TTA）：向模型多次展示经过不同随机变换的图像，取预测平均值；
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均衡使用测试预测概率，而不是仅使用预测类；
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将几何平均数应用于预测；
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在推理过程中将图块重叠，使每个边缘像素至少覆盖 3 次，因为 UNET 在边缘区域范围的预测往往较差；
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非极大抑制和边界框收缩；
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分水岭后处理：在实例分割问题中分离对象。
资源链接：https://neptune.ai/blog/image-segmentation-tips-and-tricks-from-kaggle-competitions?utm_source=reddit&utm_medium=post&utm_campaign=blog-image-segmentation-tips-and-tricks-from-kaggle-competitions
参考链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/g1okir/d_we_are_putting_together_a_list_of_image/
<pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="margin-right: 8px;margin-left: 8px;max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word 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