本项目针对不平衡自然场景图片数据集的多标签分类任务，解决了数据分布不平衡及类标签依赖的难题。使用PaddleClas套件，通过过采样处理数据不平衡，用powerlabel区分多标签组合，基于MobileNetV1模型，采用带pos_weight参数的binary cross entropy with logits loss函数，最终在验证集上精度达0.94200。
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前言
此项目的任务是不平衡数据集的多标签分类任务。该任务的难点如下：
在数据分布不平衡时其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。
类标签数量不确定，类标签之间相互依赖。这导致其比单分类任务更加复杂
在此项目中，我们成功解决了以上的难题，在不平衡的自然场景图片数据集上完成了多标签图片的分类任务。
本项目中，数据集已包含在项目文件中，如需重新下载，请前往此地址。
本项目需要安装PaddleClas套件，运行下面两条指令即可完成安装。
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git -b release/2.3
!cd PaddleClas/&&pip install --upgrade -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
PaddleClas介绍
飞桨图像识别套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像识别任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。其拥有以下特性：
PP-ShiTu轻量图像识别系统：集成了目标检测、特征学习、图像检索等模块，广泛适用于各类图像识别任务。cpu上0.2s即可完成在10w+库的图像识别。
PP-LCNet轻量级CPU骨干网络：专门为CPU设备打造轻量级骨干网络，速度、精度均远超竞品。
丰富的预训练模型库：提供了36个系列共175个ImageNet预训练模型，其中7个精选系列模型支持结构快速修改。
全面易用的特征学习组件：集成arcmargin, triplet loss等12度量学习方法，通过配置文件即可随意组合切换。
SSLD知识蒸馏：14个分类预训练模型，精度普遍提升3%以上；其中ResNet50_vd模型在ImageNet-1k数据集上的Top-1精度达到了84.0%， Res2Net200_vd预训练模型Top-1精度高达85.1%。
在我们的任务中我们需要使用PaddleClas的多标签分类 quick start。quick start使用了binary cross entropy with logits loss 损失函数，其默认使用MobileNetV1模型。
数据集介绍
本项目中的数据集由 2000 张图片组成，图像为自然场景图片，下面为图片样例。
数据集共有5个类标签分别是沙漠(desert)、山脉(mountains)、海洋(sea)、日落(sunset)和树木(trees)，不同的类标签组成一个标签组。
因为数据集中图片有可能属于多个类别，所以每一张图片被人为的分配一个标签组用以表示其所属类别，下表给出不同标签组与其图像数量的详细描述。
其中属于一个以上类别（例如sea+sunset）的图像数量占数据集的 22% 以上，而许多组合类别（例如mountain+sunset +trees）极为罕见，平均而言，每张图像与 1.24 个类别标签相关联。
综上所述，我们能发现我们的数据集为不平衡数据集，所以我们在项目中需要解决的一个重要问题就是数据集的不平衡问题。
数据集的准备与处理
下载好的数据集我们先将它解压，以下为解压相关命令：
#解压miml-image-data.rar文件!rar x miml-image-data.rar#解压original.rar文件!rar x original.rar#解压processed.rar文件!rar x processed.rar#将解压后图片放到指定文件夹里!mkdir original&&mv /home/aistudio/*.jpg /home/aistudio/original
执行以上命令过后我们得到一个包含标签信息的mat文件（miml data.mat）和一个包含图片的文件夹（original）。
其中图片以数字编号命名，文件miml data.mat中的targets表包含了每张图片对应的标签组信息，如下表所示。
targets表中的列标对应每张图的编号名称，行标对应每个类标签的编号。表中每一列都记录了对应图片的标签组信息，其中“1”表示是，“-1”表示否，
例如：图片类别为mountain+sunset+trees，在表中对应的列从上往下记录为-1，1，-1，1，1。
类标签与其对应的编号信息记录在class_name表中，如下表所示，其行标为编号，表中的内容为对应的图片。
下面我们将targets表和class_name表以及图片的名称整合到一张DataFrame类型的表中。
为了适应后面PaddleClas中MobileNetV1模型的图片标签输入格式，我们将targets表中的“-1”将转为“0”代表，其代码如下：
import osimport scipy.io as scioimport pandas as pdimport copyimport waveimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
proc_mat=scio.loadmat("/home/aistudio/miml data.mat")#读取文件miml data.matclass_names=[]for c in proc_mat['class_name']:#从class_name表中读取类别名称
class_names.append(c[0][0])
labels=copy.deepcopy(proc_mat['targets'].T)#从targets表中读取标签组labels[labels==-1]=0data_df=pd.DataFrame(columns=["filenames"]+class_names)#设置DataFrame表的列标filenames=os.listdir("/home/aistudio/original")#读取图片编号data_df["filenames"]=np.array(sorted(list(map(lambda x:int(x[:-4]),np.array(filenames)))))#将图片编号输入到DataFrame表中的filenames一列data_df['filenames']=data_df['filenames'].apply(lambda x:str(x)+'.jpg')#完善filenames一列图片名称data_df[class_names]=np.array(labels)#将对应标签组信息输入到DataFrame表中print(data_df)#输出DataFrame表，表中每行代表一张图的名称和其对应的标签
filenames desert mountains sea sunset trees 0 1.jpg 1 0 0 0 0 1 2.jpg 1 0 0 0 0 2 3.jpg 1 0 0 0 0 3 4.jpg 1 1 0 0 0 4 5.jpg 1 0 0 0 0 ... ... ... ... .. ... ... 1995 1996.jpg 0 0 0 0 1 1996 1997.jpg 0 0 0 0 1 1997 1998.jpg 0 0 0 0 1 1998 1999.jpg 0 0 0 0 1 1999 2000.jpg 0 0 0 0 1 [2000 rows x 6 columns]
然后我们算出每个标签组的powerlabel标签来代表每张图片的类别，
例如 : 一张sea+sunset类别的图片，那么其标签组现在为0，0，1，1，0，我们将其从右往左按二进制转换成十进制得到6，那么这个6就可以代表sea+sunset类，我们将这个6记作该图片的powerlabel。
这样我们就能用一个数字区分图片类别而不是一个标签组，这方便我们进一步进行数据处理。
我们在DataFrame表中再添一powerlabel列用来记录图片相应的powerlabel标签，代码如下所示：
data_df['powerlabel']=data_df.apply(lambda x:16*x["desert"]+8*x['mountains']+4*x['sea']+2*x["sunset"]+1*x['trees'],axis=1)print(data_df)
filenames desert mountains sea sunset trees powerlabel 0 1.jpg 1 0 0 0 0 16 1 2.jpg 1 0 0 0 0 16 2 3.jpg 1 0 0 0 0 16 3 4.jpg 1 1 0 0 0 24 4 5.jpg 1 0 0 0 0 16 ... ... ... ... .. ... ... ... 1995 1996.jpg 0 0 0 0 1 1 1996 1997.jpg 0 0 0 0 1 1 1997 1998.jpg 0 0 0 0 1 1 1998 1999.jpg 0 0 0 0 1 1 1999 2000.jpg 0 0 0 0 1 1 [2000 rows x 7 columns]
现在我们画出每个类别图片数量的统计表，运行下面代码可画出统计表。
从表中可见数据很不平衡，所以我们需要对数据集进行过采样。所谓过采样就是当数据量不足时，通过增大稀有样本的大小来达到平衡。经过过采样我们就能解决数据集不平衡的问题。
data_df['powerlabel'].hist(bins=np.unique(data_df['powerlabel']))
在进行过采样之前，我们需要对数据集划分为训练集和验证集，因为验证集不需要进行过采样。下面代码对数据集按照3：1的比例进行了划分，其中随机种子固定为2022：
from sklearn.model_selection import train_test_split df_train,df_test = train_test_split(data_df,test_size = 0.25,random_state=2022)#划分数据集print(df_train)print(df_test)
filenames desert mountains sea sunset trees powerlabel
1138 1139.jpg 0 0 1 0 0 4
863 864.jpg 0 0 1 0 0 4
1956 1957.jpg 0 0 0 0 1 1
900 901.jpg 0 0 1 0 0 4
1063 1064.jpg 0 0 1 0 0 4
... ... ... ... .. ... ... ...
1713 1714.jpg 0 0 0 0 1 1
624 625.jpg 0 1 1 0 1 13
173 174.jpg 1 0 0 0 0 16
1241244 1241245.jpg 0 0 1 1 0 6
893 894.jpg 0 1 1 0 0 12
[1500 rows x 7 columns]
filenames desert mountains sea sunset trees powerlabel
1018 1019.jpg 0 0 1 0 0 4
1295 1296.jpg 0 0 0 1 1 3
643 644.jpg 0 1 0 0 1 9
1842 1843.jpg 0 0 0 0 1 1
1669 1670.jpg 0 0 0 0 1 1
... ... ... ... .. ... ... ...
1420 1421.jpg 0 0 1 1 0 6
1785 1786.jpg 0 0 0 0 1 1
366 367.jpg 1 0 0 0 0 16
1732 1733.jpg 0 0 0 0 1 1
1874 1875.jpg 0 0 0 0 1 1
[500 rows x 7 columns]
数据集划分完成后，我们对训练集进行过采样，代码如下：
def over_sampling(df_data,index='oversample'):#定义过采样函数，第一个参数传入数据的DataFrame表。第二个参数传入'oversample'表示进行过采样，传入'None'不进行过采样。
powerlabels=np.unique(df_data['powerlabel'])#读取图片类别
powercount={} for p in powerlabels:
powercount[p]=np.count_nonzero(df_data['powerlabel']==p)#记录每类图片和其对应的数量到字典中
maxcount=np.max(list(powercount.values()))#获取字数量最多的图片的数量记为maxcount
for p in powerlabels: if index=='oversample':#如果需要过采样，获取每类图片的数量与maxcount值的差值
gapnum=maxcount-powercount[p] elif index=='None':#如果不需要过采样，差值设为0
gapnum=0
temp_df=df_data.iloc[np.random.choice(np.where(df_data['powerlabel']==p)[0],size=gapnum)]#按照差值，获取需要增加的图片信息
df_data=df_data.append(temp_df,ignore_index=True)#将获取到的图片信息增加到DataFrame表中，并对DataFrame表的编号进行更新，让其从0开始编号
return df_data
df_train=over_sampling(df_train)#对训练集进行过采样df_test=over_sampling(df_test,'None')#对验证集不进行过采样，但对其DataFrame表的行标进行更新，让其从0开始编号。如果不进行这一步会影响接下来的处理。 print(df_train)print(df_test)
filenames desert mountains sea sunset trees powerlabel
0 1139.jpg 0 0 1 0 0 4
1 864.jpg 0 0 1 0 0 4
2 1957.jpg 0 0 0 0 1 1
3 901.jpg 0 0 1 0 0 4
4 1064.jpg 0 0 1 0 0 4
... ... ... ... .. ... ... ...
5675 120.jpg 1 1 0 1 0 26
5676 120.jpg 1 1 0 1 0 26
5677 120.jpg 1 1 0 1 0 26
5678 120.jpg 1 1 0 1 0 26
5679 120.jpg 1 1 0 1 0 26
[5680 rows x 7 columns]
filenames desert mountains sea sunset trees powerlabel
0 1019.jpg 0 0 1 0 0 4
1 1296.jpg 0 0 0 1 1 3
2 644.jpg 0 1 0 0 1 9
3 1843.jpg 0 0 0 0 1 1
4 1670.jpg 0 0 0 0 1 1
.. ... ... ... .. ... ... ...
495 1421.jpg 0 0 1 1 0 6
496 1786.jpg 0 0 0 0 1 1
497 367.jpg 1 0 0 0 0 16
498 1733.jpg 0 0 0 0 1 1
499 1875.jpg 0 0 0 0 1 1
[500 rows x 7 columns]
接下来我们将验证集和过采样之后的训练集中的图片名称和标签组保存到txt文件中供PaddleClas读取数据集使用。
我们按文件名+空格+标签组的格式将每张图片的信息按行存入txt文件中（其中标签组中每个类标签用'，'隔开），
例如：（1019.jpg 0，0，1，0，0）。
该过程代码如下：
def save_txt(df_data,file_path):#定义存储函数，第一个参数传入数据的DataFrame表，第二个参数为存储的目标文件名
list1=df_data['filenames']#获取DataFrame表中的'filenames'，'desert'，'mountains'，'sea'，'sunset'，'trees'五列信息
list2=df_data['desert']
list3=df_data['mountains']
list4=df_data['sea']
list5=df_data['sunset']
list6=df_data['trees']
listall=[] for i in range(0,len(list1)):
listall.append(list1[i]+" "+str(list2[i])+","+str(list3[i])+","+str(list4[i])+","+str(list5[i])+","+str(list6[i]))#将获取到的五列信息整合到一张listall列表中
with open(file_path,"w",encoding='utf-8') as file: for i in listall:
file.write(i+'\n')#把listall列表中的信息保存到目标txt文件中
file.close()
save_txt(df_test,file_path="/home/aistudio/PaddleClas/dataset/test_list.txt")#将验证集信息保存到目标文件save_txt(df_train,file_path="/home/aistudio/PaddleClas/dataset/train_list.txt")#将训练集信息保存到目标文件df_train.to_csv('data_list.csv', index=False)#将训练集信息保存到为csv文件
处理完数据集后，我们需要算出binary cross entropy with logits loss损失函数的pos_weight参数。
pos_weight会对我们的多标签分类任务起到帮助计算pos_weight的代码如下：
import pandas as pdimport numpy as np
data_df = pd.read_csv('/home/aistudio/data_list.csv')#读取刚才保存的csv文件class_names = ['desert','mountains','sea','sunset','trees']
pos_weight = {}for c in class_names:
pos_weight[c] = data_df.shape[0]/(2.1*np.count_nonzero(data_df[c]==1))#计算pos_weightprint(pos_weight)
{'desert': 1.3605442176870748, 'mountains': 1.1904761904761905, 'sea': 1.3605442176870748, 'sunset': 1.0582010582010581, 'trees': 1.0582010582010581}
使用Paddleclass构建任务
对于多标签分类任务我们使用Paddleclass的PaddleClas的多标签分类 quick start。首先我们打开文件MobileNetV1_multilabel.yaml。
文件路径为：/home/aistudio/PaddleClas/ppcls/configs/quickstart/professional/MobileNetV1multilabel.yaml
打开文件我们可以看到我们选用的模型为MobileNetV1，该网络 是 Google 于 2017 年发布的用于移动设备或嵌入式设备中的网络。
其将传统的卷积操作替换深度可分离卷积，即 Depthwise 卷积和 Pointwise 卷积的组合，相比传统的卷积操作，该组合可以大大节省参数量和计算量。
因为我们有5个类标签，所以我们将class_num改为5，如下图所示：
然后再在此文件中修改训练集的读取路径，如下图所示：
再修改验证集的读取路径，如下图所示：
然后我们打开数据集读取的源文件multilabel_dataset.py
文件路径为：/home/aistudio/PaddleClas/ppcls/data/dataloader/multilabeldataset.py
因为我们的train_list和test_list文件中文件名与标签组用空格隔开，所以我们需要将源码进行修改，修改如下图所示：
接着我们要对损失函数进行修改，将我们刚算出的pos_weight传入binary cross entropy with logits loss损失函数中。
我们先打开文件multilabelloss.py。
文件路径为：/home/aistudio/PaddleClas/ppcls/loss/multilabelloss.py
然后我们在此文件里添加下图所示内容。
用PaddleClas进行训练
首先在终端输入以下命令进入 PaddleClas文件夹。
cd PaddleClas
然后输入以下命令开始训练，这里我们用四卡训练。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \ --gpus="0,1,2,3" \
tools/train.py \
-c ./ppcls/configs/quick_start/professional/MobileNetV1_multilabel.yaml
下面是我们的训练时的界面：
训练结束后在验证集上的精度最高达到了0.94200
总结
一开始对于不平衡数据集的多标签分类任务我们选择的是自己搭模型，但是在实际的搭建过程中出现了很多没有想到的麻烦。
之后，百度的导师指导我们可以用PaddleClas做。然后我们开始了解PaddleClas这个套件，我们惊喜的发现PaddleClas 是一个超强的图像分类任务的工具集。
它集模型开发、训练、压缩、部署全流程于一体。在我们的项目中，它给我们提供了多标签分类quick，使得我们省去了很多麻烦，仅仅需要处理数据集和修改少量文件就能快速的构建我们的任务。
所以，我们希望读者可以尝试用PaddleClas来做图片分类任务，下面是PaddleClas相关链接地址：
PaddleClas github地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/
PaddleClas教程文档地址：https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
除此之外，我们也希望读者能学习到下面几个点：
用过采样方法处理数据集不平衡问题。
用powerlabel来对多标签图片进行分类。
用binary cross entropy with logits loss损失函数和pos_weight参数来计算损失。
