栗子 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
Google大脑Quoc Le团队，又训练出了一只地表最强的模型。
这是一个目标检测模型，从前并不是最强大。
但自从团队用机器学习解锁了特别的资料扩增策略，再用自动扩增来的新资料集训练目标检测模型，事情就完全不同了。
注意：目标检测和分类不一样，分类不需要标注边界框，而目标检测需要。
△ 左边是自动扩增资料，右边是成绩提升
模型在COCO目标检测任务上，拿到了50.7 mAP的最高分，重新整理从前的纪录。
Google的方法，并没有改变模型本身，但有效提升了准确率，+2.3 mAP以上。
团队还强调，AI在COCO资料集里学到的扩增策略，直接迁移到其他资料集上，同样可以提升准确率。
现在，算法已经开源了，AI学到的扩增策略也在里面。
是怎样的扩增策略？
论文写到，这里的资料扩增只涉及了一些简单变换 (Simple Transformations) ：
有应用在整张图片上、但不会影响边界框的那种变换，比如从影象分类里借来的颜色变换 (Color Transformations)。
也有不影响整张图片、但改变边界框位置的那种变换，比如影象平移 (Translating) 或剪下 (Shearing) 。
还有只针对边界框里的目标，而进行的变换。
注意，这些变换只用在训练过程中，不会用到测试环节里。
研究人员说，当变换的数量越来越庞大的时候，就很难手动把它们有效组合到一起了。
所以，就要用机器学习，搜寻出更适合目标检测任务的组合策略。
思路是这样的：
团队把资料扩增搜寻 (Data Augmentation Search) 看做一个离散的优化问题，优化的是模型的泛化表现。
在自家的另一篇论文 (arXiv:1805.09501) 基础上，把重点转移到针对目标检测的扩增策略上。
比起影象分类任务的资料扩增，目标检测的难点在于，要保持边界框和发生形变的影象之间的一致性 (Consistency) 。
而边界框的标注，也为资料扩增提供了一种新的方式：只在边界框里面修改影象。就像上文讲的那样。
另外，团队还探索了在图片发生几何变换 (Geometric Transformations) 的情况下，怎样去改变边界框的位置。
具体方法是这样的：
把扩增策略定义成一组无序的子策略 (Sub-Policy) 。
在训练过程中，每个子策略都会被随机选中，应用到当前的图片里去。
每个子策略里，有N个图片变换，依次在同一张图上进行。
要把这个搜寻过程，变成一个离散的优化问题，就要建立一个搜寻空间。
空间里面，有5个种策略，每种子策略有2种影象变换运算。
另外，每个运算还和两个超引数相关联，一个是代表应用这个运算的可能性 (Probability) ，二是这个运算的大小 (Magnitude) 。
初步实验之后，团队定下了22种影象变换运算。
学习完成的子策略，成效是这样的：
肉眼可见，成效显著。
一是在COCO目标检测中，以50.7 mAP拔得头筹，(比策略训练前) 提升了2.3 mAP。
二是在PASCAL VOC目标检测中，提升了2.7 mAP。
也就是说，在COCO上训练好的策略，直接搬到其他资料集上也有效。
团队说，这个方法尤其适合在小资料集中避免过拟合。
现在，程式码开源了，你也要试试么？
论文传送门：
https://arxiv.org/abs/1906.11172
程式码传送门：
https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
— 完 —
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