大家好，欢迎来到我们的技术专栏《数据使用》，这一个专栏主要讲解在深度学习技术中数据使用相关的内容。
作者&编辑 | 言有三
今天要介绍的是一个小问题，那就是对于数据的整理。在大部分的时候，尤其进行学术研究时，我们所接触到的数据，都是别人已经整理好的，经过验证比较有效的数据，导致做项目的人其实缺失了1个非常重要的技能积累，那就是如何高有效、完备地整理好一个数据集。以计算机视觉方向为例，有三认为至少以下3点是需要考虑的，下面我们简单来说一说。
1 数据检查
首先是数据检查，我们获取的数据来源是非常广泛的，包括开源数据集（ImageNet等），从外包平台（阿里众包等）购买，或者通过爬虫爬取，不同的方式采集回来的数据集的质量不同。
以爬虫为例，采集回来的数据来源丰富，但是可能存在较多不符合要求的数据，甚至是坏数据，因此我们需要进行检查筛选后才能用，至少有以下几种图片需要先过滤。
1.1 坏图
有一些图当我们用缩略图的模式看时，显示没有什么问题，但是当你真的用程序去读取的时候，会读取失败，打开后可能是这样的，这些就是坏图。
坏图非常常见，一般都是数据传输过程中出现的问题，我们下载的开源数据集也有时候会出现这样的情况，因此，在使用你的数据之前，一定要先检查一下，图是否是坏的！免得浪费更多时间。
1.2 尺寸异常图
尺寸异常图也是很常见的，这里我们不说特别大或者特别小的图，而是聚焦于长宽比特别大的图，因为这一类图像也非常常见，比如下面的图：
我们在做任务的时候，经常会做一些裁剪类的数据增强操作，长宽比过大的图，容易造成目标变形或者缺失，因此我们最好是设定一个比例进行筛选。
1.3 动图
git动图也是很常见的，这一类图一般内容都不符合我们深度学习项目的需求，很多都是卡通类图像，比如下图中就有几张动图，属于要去除的对象。
最后，对检查完的数据可以再做一些标准化操作，比如统一数据格式类型，统一命名方式。
2 数据去重
数据的去重是必要的操作，尤其是当我们获取的数据来源于网络爬虫与视频的时候，相同与相似数据出现的概率非常高。
2.1 相同数据与相似数据
相同的数据，可能区别仅仅在于命名的不同，如果查看文件的MD5，会发现是同样的数据。相同的数据再多，也并不会增加数据集的丰富程度，不能以此来安慰苦于收集数据的自己。
相似数据则更加常见，因为图片视频数据在网上经过各种渠道的广泛传播，分辨率的差异、不同的数据压缩方式、水印的添加等都会造成相似度很高的图片。
另外，还有一种数据来源，就是从视频中通过抽帧获取的数据，相似度会非常高，而且模式比较复杂，比如下图。
直接抽帧，获得的图片如下，其中有许多图片相似度很高：
所以我们需要进行图片数据的去重，下图展示了去重后的效果。
2.2 去重方法
去重主要包含了两个关键问题，一个是如何计算图片的相似度，一个是如何进行遍历。
(1) 相似度计算。图像相似度的计算本来就是图像检索中的核心问题，关键在于图片特征的提取，我们可以用传统的图像描述算子或者深度学习模型。
不过我们去重的时候可能对相似度的要求很高，目标是为了去除过于相似的图片，所以可能用更加简单的相似度计算方法就可以，比如直接计算图像的平均像素差异。
(2) 遍历。另外一个非常重要的技术，就是图片遍历。假如我们有100,000图要进行去重，如果把所有的图片都进行比较，需要100,000*100,000/2次比较，计算量非常大，复杂度是O(N^2)，速度会很慢。
所以，我们必须借助一些技巧，来减少不必要的遍历，比如基于文件的大小进行排序、基于图像的尺寸进行排序、基于图片的名字进行遍历，把相似的图尽可能先排序在一起。在计算相似度的时候，只考虑近邻的一些样本，即只搜索特定的深度，而不是进行穷举。
如此来说，图像去重并不是一个那么简单的工作。
3 数据集划分
当数据经过整理和去重后，就剩下最后的工作，数据集的划分，这里有两个重要的工作。
3.1 训练集/验证集/测试集
大家在书籍上或者机器学习的课程，会看到数据集会被划分成3类，训练集，验证集，测试集，他们各自有不同的作用。
训练集和验证集的分布是一样的，是对同一批数据进行划分得来的。训练集用于对参数进行学习，如卷积核的权重；而验证集，则是用于对训练的一些超参数调整，比如学习率/批处理大小等。我们评估模型的精度，是以验证集的精度为准的，而不同的训练参数会影响结果。
测试集，一般是指模型在真实的生产环境中处理的数据，这些数据的分布和训练集、验证集可能存在一定的差异。
虽然我们有时候不区分测试集和验证集，但还是要明白，他们本质上是不同的。
3.2 不同难度数据集的划分
这部分内容可能是大部分项目人员都没有做的，但却是非常重要的，因项目而异，没有理论上的指导，依赖于项目经验。
如果你做的项目多了，应该会发现，很多数据集都分了不同难度等级，比如下图是人脸检测数据集Widerface数据集上的结果，有3类数据集，easy set，medium set，hard set。
划分的依据是EdgeBox方法的检测率。检测率越低的样本表明越难，可能是尺度很小，遮挡严重，姿态很大，特征模糊等，如下图中的各种人脸：
为什么一定要进行区分呢？因为对于很多的工程项目来说，我们不可能取得百分百的精度，一个能处理大部分场景的模型可能就足够了，一些极端案例下失败是可以接受的。
如果将不同难度的样本混在一起，我们很难获得模型的准确评估。难样本过多，指标太低，导致模型无法上线，但其实该模型已经可以在业务上使用了。而过多的简单样本，也会导致我们对模型产生乐观的估计。
下图是PASCAL VOC数据集的标注案例，其中虚线框里的目标被标识为‘difficult’，这些目标是不会纳入评测指标计算的，就是为了更好地评估模型的性能，尽管该标签仍然被保留。
总结
我们这篇文章介绍了3个在深度学习项目中的数据处理问题，并不难，但你是否都掌握好了呢？
数据的使用是AI项目中的第一环，也是影响项目成败至关重要的一环，如果你觉得自己相关的能力尚有欠缺，可以重点关注下我们的《深度学习之数据使用-理论实践篇》课程。
深度学习之数据使用
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