用于多类目标检测的分层 K 折？

Question

更新

我已经上传了一个虚拟数据集，df.head()：

它总共有4 个类df.object.value_counts()：

human    23

car      13

cat       5

dog       3

我想对K-Fold多类对象检测数据集进行正确的验证分割。

初步方法

为了实现正确的 k 倍验证分割，我考虑了object counts和 的数量bounding box。据我了解，K-fold拆分策略主要取决于数据集（元信息）。但现在对于这些数据集，我尝试了如下操作：

skf = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=101)

df_folds = main_df[['image_id']].copy()

df_folds.loc[:, 'bbox_count'] = 1

df_folds = df_folds.groupby('image_id').count()

df_folds.loc[:, 'object_count'] = main_df.groupby('image_id')['object'].nunique()

df_folds.loc[:, 'stratify_group'] = np.char.add(

    df_folds['object_count'].values.astype(str),

    df_folds['bbox_count'].apply(lambda x: f'_{x // 15}').values.astype(str)

)

df_folds.loc[:, 'fold'] = 0

for fold_number, (train_index, val_index) in enumerate(skf.split(X=df_folds.index, y=df_folds['stratify_group'])):

    df_folds.loc[df_folds.iloc[val_index].index, 'fold'] = fold_number

拆分后，我检查了它是否正常工作。到目前为止看起来还不错。

所有的褶皱都包含分层k-fold样本，len(df_folds[df_folds['fold'] == fold_number].index)并且彼此之间没有交集，set(A).intersection(B)其中A和B是两个褶皱的指数值（image_id）。但问题似乎是这样的：

Fold 0 has total: 18 + 2 + 3 = 23 bbox
Fold 1 has total: 2 + 11 = 13 bbox
Fold 2 has total: 5 + 3 = 8 bbox

忧虑

但是，我无法确定这是否是完成此类任务的正确方法。我想要一些建议。上面的方法可以吗？或者有什么问题吗？或者有更好的方法！任何形式的建议将不胜感激。谢谢。

Answer 1

您可以直接使用 StratifiedKFold() 或 StratifiedShuffleSplit() 来根据某些分类列使用分层采样来分割数据集。虚拟数据：import pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(43)df = pd.DataFrame({'ID': (1,1,2,2,3,3),               'Object': ('bus', 'car', 'bus', 'bus', 'bus', 'car'),               'X' : np.random.randint(0, 10, 6),               'Y' : np.random.randn(6)})df使用 StratifiedKFold()from sklearn.model_selection import StratifiedKFoldskf = StratifiedKFold(n_splits=2)for train_index, test_index in skf.split(df, df["Object"]):        strat_train_set_1 = df.loc[test_index]        strat_test_set_1 = df.loc[test_index]print('train_set :', strat_train_set_1, '\n' , 'test_set :', strat_test_set_1)同样，如果您选择使用 StratifiedShuffleSplit()，您可以from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplitsss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)# n_splits = Number of re-shuffling & splitting iterations.for train_index, test_index in sss.split(df, df["Object"]): # split(X, y[, groups]) Generates indices to split data into training and test set.        strat_train_set = df.loc[train_index]        strat_test_set = df.loc[test_index]print('train_set :', strat_train_set, '\n' , 'test_set :', strat_test_set)

Answer 2

我会简单地使用KFoldpython 的 scikit-learn 方法来做到这一点from numpy import arrayfrom sklearn.model_selection import KFolddata = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6])kfold = KFold(3, True, 1)for train, test in kfold.split(data):    print('train: %s, test: %s' % (data[train], data[test]))

Answer 3

创建交叉验证拆分时，我们关心创建的折叠，这些折叠对数据中遇到的各种“案例”具有良好的分布。就您而言，您决定根据汽车数量和边界框数量进行折叠，这是一个不错但有限的选择。因此，如果您可以使用数据/元数据识别特定情况，您可以尝试使用它创建更智能的折叠。最明显的选择是平衡折叠中的对象类型（类），但您可以走得更远。这是主要思想，假设您有主要在法国遇到的汽车的图像，以及主要在美国遇到的其他汽车的图像，它可以用于创建良好的折叠，每个折叠中法国和美国汽车的数量保持平衡。天气条件等也可以这样做。因此，每次折叠都将包含可供学习的代表性数据，以便您的网络不会对您的任务产生偏见。因此，您的模型对于现实生活中数据的潜在变化将更加稳健。那么，您可以在交叉验证策略中添加一些元数据来创建更好的简历吗？如果不是这种情况，您能否使用数据集的 x、y、w、h 列获取有关潜在极端情况的信息？然后，您应该尝试在样本方面进行平衡折叠，以便在相同的样本大小上评估您的分数，这将减少方差并最终提供更好的评估。