文章目录
1.原理简述
2.代码实现
1.原理简述
TTA：test time augmentation
顾名思义是测试时增强的意思，可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（test time augmentation, TTA）。这里会为原始图像造出多个不同版本，包括不同区域裁剪和更改缩放程度等，并将它们输入到模型中；然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数。
尽管有作弊的嫌疑。
但这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，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。

2.代码实现
这次打kaggle比赛时，是图像目标检测类的，用到了TTA，提高了LB，实现的主要API类如下：

类中函数说明：
augment:为一张图片制作TTA
batch_augment:为多张图片批量制作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 NotImplementedErrordef batch_augment(self, images):raise NotImplementedErrordef 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 imagedef batch_augment(self, images):for transform in self.transforms:images = transform.batch_augment(images)return imagesdef 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_boxesdef deaugment_boxes(self, boxes):for transform in self.transforms[::-1]:boxes = transform.deaugment_boxes(boxes)return self.prepare_boxes(boxes)

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