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导读

给大家总结了8个计算机视觉深度学习中的常见bug，相信大家或多或少都遇到过，希望能帮助大家避免一些问题。

人是不完美的，我们经常在软件中犯错误。有时这些错误很容易发现：你的代码根本不能工作，你的应用程序崩溃等等。但是有些bug是隐藏的，这使得它们更加危险。

在解决深度学习问题时，由于一些不确定性，很容易出现这种类型的bug：很容易看到web应用程序路由请求是否正确，而不容易检查你的梯度下降步骤是否正确。然而，有很多错误是可以避免的。

我想分享一些我的经验，关于我在过去两年的计算机视觉工作中看到或制造的错误。我(在会议上)谈到过这个话题(https://datafest.ru/ia/)，很多人在会后告诉我：“是的，我也有很多这样的bug。”我希望我的文章可以帮助你至少避免其中的一些问题。

翻转图片以及关键点

假设在关键点检测的问题上。数据看起来像一对图像和一系列的关键点元组。其中每个关键点是一对x和y坐标。

让我们对这个数据进行基础的增强：

def flip_img_and_keypoints(img: np.ndarray, kpts: Sequence[Sequence[int]]):
    img = np.fliplr(img)
    h, w, *_ = img.shape
    kpts = [(y, w - x) for


    
 y, x in kpts]
return img, kpts

看起来是正确的，嗯？我们把它可视化。

image = np.ones((10, 10), dtype=np.float32)
kpts = [(0, 1), (2, 2)]
image_flipped, kpts_flipped = flip_img_and_keypoints(image, kpts)
img1 = image.copy()
for y, x in kpts:
    img1[y, x] = 0
img2 = image_flipped.copy()
for y, x in kpts_flipped:
    img2[y, x] = 0

_ = plt.imshow(np.hstack((img1, img2)))

不对称，看起来很奇怪！如果我们检查极值呢？

image = np.ones((10, 10), dtype=np.float32)
kpts = [(0, 0), (1, 1)]
image_flipped, kpts_flipped = flip_img_and_keypoints(image, kpts)
img1 = image.copy()
for y, x in kpts:
    img1[y, x] = 0
img2 = image_flipped.copy()
for y, x in kpts_flipped:
    img2[y, x] = 0
---------------------------------------------------------------------------
IndexErrorTraceback(most recent call last)



    
5-997162463eae> in
8 img2 = image_flipped.copy()
9for y, x in kpts_flipped:
---> 10     img2[y, x] = 0
IndexError: index 10is out of bounds for axis 1with size 10

不好！这是一个典型的off-by-one错误。正确的代码是这样的:

def flip_img_and_keypoints(img: np.ndarray, kpts: Sequence[Sequence[int]]):
    img = np.fliplr(img)
    h, w, *_ = img.shape
    kpts = [(y, w - x - 1


    
) for y, x in kpts]
return img, kpts

我们通过可视化发现了这个问题，但是，使用“x = 0”点进行单元测试也会有所帮助。一个有趣的事实是：有一个团队中有三个人(包括我自己)独立地犯了几乎相同的错误。

继续是关键点相关的问题

即使在上面的函数被修复之后，仍然存在危险。现在更多的是语义，而不仅仅是一段代码。

假设需要用两只手掌来增强图像。看起来很安全：手是左，右翻转。

但是等等！我们对关键点的语义并不很了解。如果这个关键点的意思是这样的：

kpts = [
(20, 20),  # left pinky
(20, 200),  # right pinky
...
]

这意味着增强实际上改变了语义：左变成右，右变成左，但我们不交换数组中的关键点索引。它会给训练带来大量的噪音和更糟糕的度量。

我们应该吸取一个教训：

在应用增强或其他花哨的功能之前，了解并考虑数据结构和语义
保持你的实验原子性：添加一个小的变化(例如一个新的变换)，检查它如何进行，如果分数提高才加进去。

编写自己的损失函数

熟悉语义分割问题的人可能知道IoU指标。不幸的是，我们不能直接用SGD来优化它，所以常用的方法是用可微损失函数来近似它。




    
def iou_continuous_loss(y_pred, y_true):
    eps = 1e-6
def _sum(x):
return x.sum(-1).sum(-1)
    numerator = (_sum(y_true * y_pred) + eps)
    denominator = (_sum(y_true ** 2) + _sum(y_pred ** 2)
- _sum(y_true * y_pred) + eps)
return(numerator / denominator).mean()

看起来不错，我们先做个小的检查：

In[3]: ones = np.ones((1, 3, 10, 10))
...: x1 = iou_continuous_loss(ones * 0.01, ones)



    
...: x2 = iou_continuous_loss(ones * 0.99, ones)
In[4]: x1, x2
Out[4]: (0.010099999897990103, 0.9998990001020204)

在 x1中，我们计算了一些与ground truth完全不同的东西的损失，而 x2则是非常接近ground truth的东西的结果。我们预计 x1会很大，因为预测是错误的， x2应该接近于零。怎么了?

上面的函数是对metric的一个很好的近似。metric不是一种损失：它通常(包括这种情况)越高越好。当我们使用SGD来最小化损失时，我们应该使用一些相反的东西：

def iou_continuous(y_pred, y_true):
    eps = 1e-6
def _sum(x):
return x.sum(-1).sum(-1)
    numerator = (_sum(y_true * y_pred) + eps)
    denominator = (_sum(y_true ** 2) + _sum(y_pred ** 2)
- _sum(y_true * y_pred) + eps)
return(numerator / denominator).mean()


    
def iou_continuous_loss(y_pred, y_true):
return1- iou_continuous(y_pred, y_true)

这些问题可以从两个方面来确定：

编写一个单元测试，检查损失的方向：形式化的期望，更接近ground truth应该输出更低的损失。
运行一个健全的检查，让你的模型在单个batch中过拟合。

当我们使用Pytorch的时候

假设有一个预先训练好的模型，开始做infer。

from ceevee.base importAbstractPredictor
classMySuperPredictor(AbstractPredictor):
def __init__(self,
                 weights_path: str,
):
        super().__init__()
        self.model = self._load_model(weights_path=weights_path)
def process(self, x, *kw):
with torch.no_grad():
            res = self.model(x)



    
return res
@staticmethod
def _load_model(weights_path):
        model = ModelClass()
        weights = torch.load(weights_path, map_location='cpu')
        model.load_state_dict(weights)
return model

这个代码正确吗？也许！这确实适用于某些模型。例如，当模型没有dropout或norm层，如 torch.nn.BatchNorm2d。或者当模型需要为每个图像使用实际的norm统计量时(例如，许多基于pix2pix的架构需要它)。

但是对于大多数计算机视觉应用程序来说，代码忽略了一些重要的东西:切换到评估模式。

如果试图将动态PyTorch图转换为静态PyTorch图，这个问题很容易识别。 torch.jit用于这种转换。

In[3]: model = nn.Sequential(
...:     nn.Linear(10, 10),
...:     nn.Dropout(.5)
...: )



    
...:
...: traced_model = torch.jit.trace(model, torch.rand(10))
/Users/Arseny/.pyenv/versions/3.6.6/lib/python3.6/site-packages/torch/jit/__init__.py:914: TracerWarning: Trace had nondeterministic nodes. Did you forget call .eval() on your model? Nodes:
%12: Float(10) = aten::dropout(%input, %10, %11), scope: Sequential/Dropout[1] # /Users/Arseny/.pyenv/versions/3.6.6/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py:806:0
This may cause errors in trace checking. To disable trace checking, pass check_trace=


    
False to torch.jit.trace()
  check_tolerance, _force_outplace, True, _module_class)
/Users/Arseny/.pyenv/versions/3.6.6/lib/python3.6/site-packages/torch/jit/__init__.py:914: TracerWarning: Output nr 1. of the traced function does not match the corresponding output of the Python function. Detailed error:
Not within tolerance rtol=1e-05 atol=1e-05 at input[5] (0.0 vs. 0.5454154014587402) and5 other locations (60.00%)
check_tolerance, _force_outplace, True, _module_class)

简单的修复一下：




    
In[4]: model = nn.Sequential(
...:     nn.Linear(10, 10),
...:     nn.Dropout(.5)
...: )
...:
...: traced_model = torch.jit.trace(model.eval(), torch.rand(10))
# No more warnings!

在这种情况下， torch.jit.trace将模型运行几次并比较结果。这里的差别是可疑的。

然而 torch.jit.trace在这里不是万能药。这是一种应该知道和记住的细微差别。

复制粘贴的问题

很多东西都是成对存在的：训练和验证、宽度和高度、纬度和经度……

def make_dataloaders(train_cfg, val_cfg, batch_size):
    train = Dataset.from_config(train_cfg)
    val = Dataset.from_config(val_cfg)



    
    shared_params = {'batch_size': batch_size, 'shuffle': True, 'num_workers': cpu_count()}
    train = DataLoader(train, **shared_params)
    val = DataLoader(train, **shared_params)
return train, val

不仅仅是我犯了愚蠢的错误。例如，在非常流行的albumentations库也有一个类似的版本。

# https://github.com/albu/albumentations/blob/0.3.0/albumentations/augmentations/transforms.py
def apply_to_keypoint(self, keypoint, crop_height=0, crop_width=0, h_start=0, w_start=0, rows=0, cols=0, **params):
    keypoint = F.keypoint_random_crop(keypoint, crop_height, crop_width, h_start, w_start, rows, cols)
    scale_x = self.width / crop_height
    scale_y = self.height / crop_height
    keypoint = F.keypoint_scale(keypoint, scale_x, scale_y)



    
return keypoint

别担心，已经修改好了。

如何避免？不要复制和粘贴代码，尽量以不需要复制和粘贴的方式编写代码。

👎

datasets = []
data_a = get_dataset(MyDataset(config['dataset_a']), config['shared_param'], param_a)
datasets.append(data_a)
data_b = get_dataset(MyDataset(config['dataset_b']), config['shared_param'], param_b)
datasets.append(data_b)

👍

datasets = []
for name, param in zip(('dataset_a', 'dataset_b'),
(param_a, param_b),
):



    
    datasets.append(get_dataset(MyDataset(config[name]), config['shared_param'], param))

合适的数据类型

让我们编写一个新的增强

def add_noise(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    mask = np.random.rand(*img.shape) + .5
    img = img.astype('float32') * mask
return img.astype('uint8')

图像已被更改。这是我们所期望的吗?嗯，也许它改变得太多了。

这里有一个危险的操作：将 float32 转换为 uint8。它可能会导致溢出：

def add_noise(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    mask = np.random.rand(*img.shape) + .5
    img = img.astype('float32') * mask
return np.clip(img, 0, 255).astype(


    
'uint8')
img = add_noise(cv2.imread('two_hands.jpg')[:, :, ::-1])
_ = plt.imshow(img)

看起来好多了，是吧？

顺便说一句，还有一种方法可以避免这个问题：不要重新发明轮子，不要从头开始编写增强代码并使用现有的扩展： albumentations.augmentations.transforms.GaussNoise。

我曾经做过另一个同样起源的bug。

raw_mask = cv2.imread('mask_small.png')
mask = raw_mask.astype('float32') / 255
mask = cv2.resize(mask, (64, 64), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
mask = cv2.resize(mask, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
mask = (mask * 255).astype('uint8')
_ = plt.imshow(np.hstack((raw_mask, mask)))

这里出了什么问题？首先，用三次插值调整掩模的大小是一个坏主意。同样的问题 float32到 uint8：三次插值可以输出值大于输入，这会导致溢出。

我在做可视化的时候发现了这个问题。在你的训练循环中到处放置断言也是一个好主意。

拼写错误

假设需要对全卷积网络(如语义分割问题)和一个巨大的图像进行推理。该图像是如此巨大，没有机会把它放在你的GPU中，它可以是一个医疗或卫星图像。

在这种情况下，可以将图像分割成网格，独立地对每一块进行推理，最后合并。此外，一些预测交叉可能有助于平滑边界附近的artifacts。

from tqdm import tqdm
classGridPredictor:
"""
    This class can be used to predict a segmentation mask for the big image
    when you have GPU memory limitation
    """
def __init__(self, predictor: AbstractPredictor, size: int, stride: Optional[int] = None):
        self.predictor = predictor
        self.size = size
        self.stride = stride if stride isnotNoneelse size // 2



    
def __call__(self, x: np.ndarray):
        h, w, _ = x.shape
        mask = np.zeros((h, w, 1), dtype='float32')
        weights = mask.copy()
for i in tqdm(range(0, h - 1, self.stride)):
for j in range(0, w - 1, self.stride):
                a, b, c, d = i, min(h, i + self.size), j, min(w, j + self.size)
                patch = x[a:b, c:d, :]
                mask[a:b, c:d, :] += np.expand_dims(self.predictor(patch), -1)
                weights[a:b, c:d, :] = 1
return mask / weights

有一个符号输入错误，代码段足够大，可以很容易地找到它。我怀疑仅仅通过代码就能快速识别它。但是很容易检查代码是否正确：




    
classModel(nn.Module):
def forward(self, x):
return x.mean(axis=-1)
model = Model()
grid_predictor = GridPredictor(model, size=128, stride=64)
simple_pred = np.expand_dims(model(img), -1)
grid_pred = grid_predictor(img)
np.testing.assert_allclose(simple_pred, grid_pred, atol=.001)
---------------------------------------------------------------------------
AssertionErrorTraceback(most recent call last)
24-a72034c717e9> in
9 grid_pred = grid_predictor(img)


    
10
---> 11 np.testing.assert_allclose(simple_pred, grid_pred, atol=.001)
~/.pyenv/versions/3.6.6/lib/python3.6/site-packages/numpy/testing/_private/utils.py in assert_allclose(actual, desired, rtol, atol, equal_nan, err_msg, verbose)
1513     header = 'Not equal to tolerance rtol=%g, atol=%g'% (rtol, atol)
1514     assert_array_compare(compare, actual, desired, err_msg=str(err_msg),
-> 1515                          verbose=verbose, header=header, equal_nan=equal_nan)
1516
1517
~/.pyenv/versions/3.6.6/lib/python3.6/site-packages/numpy/testing/_private/utils.py in assert_array_compare(comparison, x, y, err_msg, verbose, header, precision, equal_nan, equal_inf)
839                                 verbose=verbose, header=header,



    
840                                 names=('x', 'y'), precision=precision)
--> 841raiseAssertionError(msg)
842exceptValueError:
843import traceback
AssertionError:
Not equal to tolerance rtol=1e-07, atol=0.001
Mismatch: 99.6%
Max absolute difference: 765.
Max relative difference: 0.75000001
 x: array([[[215.333333],
[


    
192.666667],
[250.],...
 y: array([[[ 215.33333],
[ 192.66667],
[ 250.],...

下面是 __call__方法的正确版本:

def __call__(self, x: np.ndarray):
        h, w, _ = x.shape
        mask = np.zeros((h, w, 1), dtype='float32')
        weights = mask.copy()
for i in tqdm(range(0, h - 1, self.stride)):
for


    
 j in range(0, w - 1, self.stride):
                a, b, c, d = i, min(h, i + self.size), j, min(w, j + self.size)
                patch = x[a:b, c:d, :]
                mask[a:b, c:d, :] += np.expand_dims(self.predictor(patch), -1)
                weights[a:b, c:d, :] += 1
return mask / weights

如果你仍然不知道问题出在哪里，请注意 weights[a:b,c:d,:]+=1这一行。

Imagenet归一化

当一个人需要进行转移学习时，用训练Imagenet时的方法将图像归一化通常是一个好主意。

让我们使用我们已经熟悉的albumentations库。

from albumentations importNormalize
norm = Normalize()
img = cv2.imread('img_small.jpg')
mask = cv2.imread('mask_small.png'


    
, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask = np.expand_dims(mask, -1) # shape (64, 64) ->  shape (64, 64, 1)
normed = norm(image=img, mask=mask)
img, mask = [normed[x] for x in['image', 'mask']]
def img_to_batch(x):
    x = np.transpose(x, (2, 0, 1)).astype('float32')
return torch.from_numpy(np.expand_dims(x, 0))
img, mask = map(img_to_batch, (img, mask))
criterion = F.binary_cross_entropy

现在是时候训练一个网络并对单个图像进行过度拟合了——正如我所提到的，这是一种很好的调试技术：

model_a = UNet(3, 1)



    
optimizer = torch.optim.Adam(model_a.parameters(), lr=1e-3)
losses = []
for t in tqdm(range(20)):
    loss = criterion(model_a(img), mask)
    losses.append(loss.item())
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

_ = plt.plot(losses)

曲率看起来很好，但是交叉熵的损失值-300是不可预料的。是什么问题？

归一化处理图像效果很好，但是mask没有：需要手动缩放到 [0,1]。

model_b = UNet(3, 1)



    
optimizer = torch.optim.Adam(model_b.parameters(), lr=1e-3)
losses = []
for t in tqdm(range(20)):
    loss = criterion(model_b(img), mask / 255.)
    losses.append(loss.item())
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

_ = plt.plot(losses)

训练循环的简单运行时断言(例如 assertmask.max()<=1会很快检测到问题。同样，也可以是单元测试。

总结

测试很有必要
运行时断言可以用于训练的pipeline;
可视化是一种幸福
复制粘贴是一种诅咒
没有什么是灵丹妙药，一个机器学习工程师必须总是小心(或只是受苦)。

英文原文：https://medium.com/@arseny_info/8-deep-learning-computer-vision-bugs-and-how-i-could-have-avoided-them-d40b0e4b1da

-End-

*延伸阅读

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