基于SCAN的无监督图像分类教程：STL-10数据集实战
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unsupervised-Classification 本文将通过STL-10数据集，详细介绍如何使用SCAN（Semantic Clustering by Adopting Nearest neighbors）方法实现无监督图像分类。SCAN是一种无需人工标注即可学习图像分类的创新方法，其核心思想是通过自监督预训练和语义聚类两个阶段实现。
环境准备
硬件要求
建议使用配备NVIDIA GPU（1080TI或更高性能）的工作站进行实验。GPU加速能显著提升模型训练效率。
软件环境
需要配置以下环境：
- Python 3.7+
- PyTorch 1.6+
- CUDA 10.2
- cuDNN 7.5.6+
可通过conda创建专用环境：
conda create -n scan_env python=3.7
conda activate scan_env
conda install pytorch=1.6 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
目录结构
项目需要建立以下目录结构用于存储模型和中间结果：
repository_eccv/
└── stl-10/
└── pretext/
预训练任务（SimCLR）
SCAN方法的第一阶段是使用SimCLR进行自监督预训练，这一步骤可以在无标签数据上学习有效的视觉表示。
训练配置
配置文件configs/pretext/simclr_stl10.yml包含了STL-10数据集上的预训练参数。主要参数包括：
- batch_size: 256
- learning_rate: 0.5
- temperature: 0.5
- epochs: 200
执行训练
运行以下命令启动预训练：
python simclr.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/pretext/simclr_stl10.yml
使用预训练模型
为节省时间，可以直接使用提供的预训练模型。下载后需执行：
python tutorial_nn.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/pretext/simclr_stl10.yml
该步骤会计算最近邻，输出类似以下结果表示成功：
> Accuracy of top-20 nearest neighbors on train set is 72.81
> Accuracy of top-5 nearest neighbors on val set is 79.85
语义聚类（SCAN）
第二阶段使用SCAN算法在预训练特征上进行语义聚类。
聚类配置
配置文件configs/scan/scan_stl10.yml包含：
- 聚类数量：10（对应STL-10的类别数）
- 温度参数：0.1
- 训练周期：100
- 学习率：5e-5
执行聚类
运行以下命令启动聚类：
python scan.py --config_env configs/env.yml --config_exp configs/scan/scan_stl10.yml
典型输出结果包含多个评估指标：
> {'ACC': 0.8015, 'ARI': 0.6332, 'NMI': 0.6823, 'Top-5': 0.9906}
其中：
- ACC：聚类准确率（约80.15%）
- ARI：调整兰德指数（约0.6332）
- NMI：标准化互信息（约0.6823）
- Top-5：前5个最近邻的准确率（约99.06%）
结果可视化
SCAN提供了两种可视化方式帮助理解聚类结果：
1. 混淆矩阵
展示各类别间的混淆情况，可直观发现模型容易混淆的类别（如猫、狗、猴等视觉相似的类别）。
2. 原型可视化
展示每个聚类簇最具代表性的样本（即最接近簇中心的样本）。
执行以下命令生成可视化结果：
python eval.py --config_exp configs/scan/scan_stl10.yml --model repository_eccv/stl-10/scan/model.pth.tar --visualize_prototypes
技术原理分析
SCAN方法的创新性在于两阶段设计：
-
表示学习阶段：通过SimCLR等自监督方法学习图像的高级特征表示，使相似图像在特征空间中靠近。
-
语义聚类阶段：
- 利用最近邻关系构建语义相似性
- 通过一致性损失优化聚类分配
- 引入熵正则化防止退化解
这种方法突破了传统聚类算法（如K-means）在图像数据上的局限性，能够发现更具语义意义的类别划分。
应用建议
-
数据规模：SCAN适合中等规模数据集（数万至数十万样本）
-
类别确定：需要预先指定聚类数量，可通过肘部法则等启发式方法估计
-
领域适配：在不同领域应用时，建议调整预训练策略以获得更好效果
-
结果验证：可通过可视化原型和混淆矩阵验证聚类结果的合理性
总结
本教程详细介绍了在STL-10数据集上使用SCAN进行无监督分类的完整流程。实验结果表明，该方法无需任何人工标注即可达到约80%的分类准确率，证明了自监督学习和语义聚类结合的有效性。这种方法特别适用于标注成本高昂的应用场景，为计算机视觉领域的无监督学习提供了实用解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
