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图像分类

图像分类是把一副图像赋予一个标签的，标签范围已知。图像分类问题是计算机视觉的核心；其他计算机视觉问题，例如物体检测、分割等，最终都可以看做是图像识别问题。

下面是一副图像，高和宽分别为400和248，包括3个通道RGB。这意味着图像包含400×248×3=297,600个像素，分类过程就是把这么多像素转换为一个标签。

  图像分类面临着以下挑战：  1、视角变化：同一个物体在不同角度拍摄的图片不同。  2、比例变化：物体在图片所占比例可能不同。  3、变形：同一个物体，形状会发生有时会改变。  4、遮挡：目标物体有时会被遮挡，仅仅能看到部分物体。  5、光照：光照会影响像素值的大小。  6、背景：目标物体可能混乱在背景噪声中。  7、对象内部差异：一类对象范围很广，例如椅子，有各式各样的的椅子，外表各不相同。

下图是这些挑战的实例。优异的图像分类模型应该能够应对上面这些变化及其组合。

数据驱动

写一个图像分类算法和写一个数字排序算法并不相同，前者不像后者那么直观。像教小孩一样，我们需要大量的有标签的图像来训练一个图像分类算法。这种方法叫做数据驱动。下图就是用来供算法学习的训练集。

图像学习流程

图像分类的任务就是输入一组像素数据，输出一个标签。其流程吐下：  输入：N个有标签的图片，标签总类别为K。这些训练数据称作训练集。  学习：学习每一类图片的特征。这一步叫做训练或学习模型。  评估：用一个不同于训练集的有标签的集合来评估学好的模型。

最近邻分类器

最近邻分类器和卷积神经网络并不相关，但是它可以让我们学习了解图像分类的一些问题。

图像分类数据集CIFAR-10

CIFAR-10是很流行的小的图片集，它包含60,000张32x32的图片，总共有10个类别，每张图片属于其中一个类别。这60,000张图片分类训练集(50,000)和测试机(10,000)。下图在10类中随机挑选了一些：

如果使用最近邻分类器，具体做法就是把测试机的每张图片和50,000张训练集的图片做对比，找出距离最小的图片就其类别。

怎么对比图片的距离，一张图片有32x32x3个像素，最简单的办法就是对比每个像素值。即，给定两个向量I1,I2，来计算他们之间的L1距离

d1(I1,I2)=∑P|Ip1−Ip2|

下图是计算过程的可视化

这样的算法，只能达到38.6%左右的识别率，和最优的识别率95%差别很大。

如何选择距离：计算向量之间的距离有很多方式，另外一个常用的就是L2距离，它是计算两个向量之间的高斯距离:

d1(I1,I2)=∑P(Ip1−Ip2)2−−−−−−−−−−−√

使用这个距离，大概可以达到35.4%左右的识别率，比L1距离略低。

L1 vs L2：在对比两个向量的差异时，相比之下，L2比L1更加不能容忍这些差异。相对于一个大的差异，L2能更加容忍几个中等的差异。  这里需要理解，例如3个向量：  [1,3],[4,6],[2,8]，比较第一个向量和第二三个向量的L1,L2距离  L1距离为：4−1+6−3=6，2−1+8−3=6  L2距离为:32+32−−−−−−√=18−−√，12+52−−−−−−√=26−−√  L1距离相同时，L2距离却不同，L2加上了平方，在L1相同时，即差异和相同时，各个差异比较平均情况下，L2更小。

k-Nearest Neighbor分类器

上面例子中，只使用了距离测试图像最近的图片。kNN是使用了k个最近的图片，让k个图片来投票决定测试图片的标签。显然当k=1是就退化为上面的情况了。可以想象，更高的k值可以是分类结果更加平滑。

在实际问题中，图和选择k值，下面就来说明。

验证集用来调优超参数

在使用kNN分类时，k选择多少是最优？在计算距离时，L1还是L2，或者其他。这些参数叫做超参数hyperparameters，在机器学习的算法中会经常提到超参数这个概念。

在调参时，绝不应该使用测试集。测试集只是用来最后验证算法性能的，如果使用测试集调参，训练的模型在测试集上的表现会过于乐观，可能会造成在测试集的过拟合。

一个正确的做法是把训练集一分为二，一个小的训练集叫做验证集。以CIFAR-10为例，可以ongoing49,000张来训练，1000张当做验证集，在验证集上调参。当训练集比较小时，可以考虑使用交叉验证。

交叉验证，交叉验证是把训练集等分为几份，选择其中一份当做验证集，其余的当做训练集来训练。例如，下图是把数据分为5份，是5折交叉验证。

  可以看书k=7是最优。5折交叉验证过程如下

实践，在实践中并不经常使用交叉验证，而是单独使用一个验证集，因为交叉验证带来了巨大的计算代价。常常把训练集的50%~90%当做训练集，其余当做验证集。如果验证集图片数量太少，最好还是使用交叉验证，常用的有3折、5折、10折交叉验证。

NN的优缺点

NN十分简单，容易实现和理解，且不需要训练，它需要存储所有训练数据在预测时进行计算。我们常常更加关心预测花费的时间，而不十分关心训练所用时间。实际上，深度卷积网络训练时花费很多时间，但是预测时间很短。

计算复杂度也是一个研究领域，几个Approximate Nearest Neighbor(ANN)算法和一些库可以用来加速。这些算法把精确度和复杂度做了一些trade off，例如预处理或索引建立kdtree，或者使用k-measn。

NN分类器更加适合低维度的数据，在图像分类中很少使用。图像是高维度数据，包含许多像素，高维数据的距离不符合直觉。下面图像的L2距离相似，但是图像语义差别很大。

下面这种图更加能说明这一点，相邻紧的图L2距离小，可以看出，邻近的图主要是背景或颜色相近，不是语义上的相近。

总结

本节介绍了图像分类、最近邻分类器(提出了超参数概念)。设置超参数的方法是设置验证集。在训练集样本比较少时，可以使用交叉验证方法。介绍了L1,L2距离概念。

kNN实践总结：

1、预处理数据：对数据进行进行归一化处理，使数据均值为0，方差为1。  2、如果数据维数很高，使用PCA等降维。  3、分割训练集，要有验证集。如果训练集样本比较少，考虑使用交叉验证。  4、测试不同的k值以及距离度量L1,L2。  5、如果预测时间过长，考虑使用近似NN库(Approximate NN library)。  6、记录超参数。不应该使用验证集来训练(最后的模型再用验证集训练)，因为这样可能会导致超参数发生变化。正确的做法是使用测试集来评估超参数的效果。