众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。
在大多数视觉任务中，对图像进行颜色改变或是增加随机噪声等这些通用数据增广操作，都会改进模型预测能力，但如果能利用特定任务的先验知识则往往会获得更大的性能改进。比如在目标检测的任务中，将目标的图像随机复制粘贴到其他背景图像中，形成人造的含有目标的样本。
来自ECCV2018的论文《Modeling Visual Context is Key to Augmenting Object Detection Datasets》研究了在目标检测任务中，使用目标类实例分割标注的数据进行数据增广的上下文建模，取得了显著的性能改进。 作者信息
算法思想 将拥有像素级标注的对象实例，与场景图像合成，作为目标检测的训练图像是一种显而易见的样本扩充，但问题并不是这么简单，该文作者发现如果忽视了场景图像上下文本身出现该对象的可能性，随机将对象实例与图像合成的话，有时候甚至会使检测性能下降。 如下图所示：
上图中将Instances列中的图像放入Images列中。右上角是正常的图像合成，使用上下文引导（context guidance）的方法，这些物体在现实世界中经常是自然同时出现的。右下角是错误合成的图像，狗的头部不能以大的尺度出现在铁轨上，啤酒瓶不该和飞机一起出现在天空中。 也许你已经想到了这篇文章的想法，训练一个深度学习网络，预测Images中某一幅图像是否适合与某一类实例instance相合成。 请看下图：
首先在场景图像中生成200个候选框，然后以每个候选框为中心裁剪出包围它的周围邻域图像，将候选框内像素置0，将此裁剪出的图像送入Context CNN，分类其与那一类目标合成最自然。最后将目标实例适应大小（rescale）并与上述图像融合（blend），作为扩充的训练样本。 下面是一些常用的图像blend合成方法示例：
如何为Context CNN分类器构建训练样本呢？ 该文作者的做法非常简单，找到数据库中含有目标的图像中的目标包围框，将完全覆盖此包围框的外围图抠出来作为正样本。 负样本则是在那些不含有目标的区域抠图。 请看下图，在第一和第二行展示了构建的正样本，第三行展示了构建的负样本。
假设目标检测的类别是K类，加上负样本类，则该分类问题是K 1类图像的分类问题，训练时作者使用在ImageNet预训练的ResNet50网络微调权重。 下面是一些blend合成后的样本示例：
第一行是合成的比较自然的，第二行有些视觉上的小问题，第三行则是一些错误合成的例子。
实验结果 训练数据使用Pascal VOC 2012数据集的训练集，共20类目标，其目标含有像素级语义标注，共1464幅图像，目标检测器和Context CNN分类器均在其上训练。 测试数据使用Pascal VOC 2007数据集的测试集，其含有4956幅图像，类别与训练集相同。 目标检测器模型使用开源的BlitzNet。 Base-DA：常规的图像颜色改变、图像缩放旋转等样本扩充方法。 Random-DA：使用随机背景图像与目标图像合成的方法。 Context-DA：该文提出的考虑上下文建模的方法。
作者首先为每一个目标类训练单个的检测器，训练20个，评估其性能，如上图中的Table 1, 相比Base-DA方法，可以看到除了在chair类性能略有下降，其他类别性能均上升，而随机图像合成的Random-DA则对性能造成了损害。 这证明该文提出的方法不仅有效，而且对于目标类别没有特定性，是通用的目标检测样本扩充方法。
而后作者训练一个多目标检测器，如上图中的Table 2,除了在bus类下降，整体性能同样得到提升。
上述方法用在语义分割上怎么样？ 上文证明，这种面向特定任务的目标检测样本扩充方法大幅提高了性能，那能否将其用在语义分割场景中呢？ 答案是肯定的。在作者后续扩充版本的论文《On the Importance of Visual Context for Data Augmentation in Scene Understanding》中，使用上述方法，也改进了语义分割的性能。
如果训练数据只有目标的包围框，没有像素级标注怎么办？ 上述增广方法，必须得到目标的像素级标注，不然在合成的时候会很不自然，分割数据的标注可是非常耗时且昂贵的。 作者的答案是使用弱监督学习，在扩充版本论文中，对于训练数据中图像使用DeepLabV1-DeepLabV4语义分割方法分割出目标，将分割结果集成，然后用于训练数据的合成。 通过使用这种弱监督学习的方法，相对有像素级标注的监督学习方法，只损失了0.6%的mAP性能，仍比不进行样本扩充高出1.6%。
总结 这篇论文深入研究了目标检测样本扩充的上下文建模方法，表明样本扩充不能乱来，也要有“基本法”，比较有启发的是，那常规的样本扩充方法是否也有值得探索的“基本法”呢？比如颜色改变的程度大小？比如样本旋转的角度？等等。 期待各位读者能发明更具指导性的方法来。
工程地址： http://thoth.inrialpes.fr/research/context_aug/ https://github.com/dvornikita/context_aug
