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谷歌大脑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数据扩增策略，再用自动扩增来的新数据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。

模型在COCO目标检测任务上，拿到了50.7 mAP的最高分，刷新从前的纪录。

谷歌的方法，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数据集里学到的扩增策略，直接迁移到其他数据集上，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，这里的数据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，比如从图像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，比如图像平移 (Translating) 或剪切 (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，搜索出更适合目标检测任务的组合策略。

思路是这样的：

团队把数据扩增搜索 (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。

比起图像分类任务的数据扩增，目标检测的难点在于，要保持边界框和发生形变的图像之间的一致性 (Consistency) 。

而边界框的标注，也为数据扩增提供了一种新的方式：只在边界框里面修改图像。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。

要把这个搜索过程，变成一个离散的优化问题，就要创建一个搜索空间。

空间里面，有5个种策略，每种子策略有2种图像变换运算。

另外，每个运算还和两个超参数相关联，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种图像变换运算。

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，直接搬到其他数据集上也有效。

团队说，这个方法尤其适合在小数据集中避免过拟合。

现在，代码开源了，你也要试试么？

论文传送门：

https://arxiv.org/abs/1906.11172

代码传送门：

https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection

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