大家好，我是极智视界，本文介绍一下 GAN 应用于玻璃表面水珠样本生成的方法。
在分类任务中，若类别数量不平衡，则分类结果会向样本量明显多的类别倾斜，造成分类结果准确率不高。在实际项目中，往往某一类特殊的样本复现程度低，比较难收集，在做分类任务的时候就容易造成样本不均衡的问题。下面使用 pytorch 搭建 GAN 网络进行玻璃表面样本生成。GAN有生成器和判别器两个模型，生成器不断生成样本，判别器来判断生成样本的好坏，并反馈给生成器以调整参数生成更好的样本，目的是迷惑判别器的判断，两者互相博弈，循序渐进，直至平衡。
1 生成器结构
class NetG(nn.Module): def __init__(self, ngf, nz): super(NetG, self).__init__() # layer1 输入的是一个 100x1x1 的随机噪声, 输出尺寸 (ngf*8)x4x4 self.layer1 = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 8, kernel_size=4, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 8), nn.ReLU(inplace=True) ) # layer2 输出尺寸 (ngf*4)x8x8 self.layer2 = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 4), nn.ReLU(inplace=True) ) # layer3 输出尺寸 (ngf*2)x16x16 self.layer3 = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 2), nn.ReLU(inplace=True) ) # layer4 输出尺寸 (ngf)x32x32 self.layer4 = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf), nn.ReLU(inplace=True) ) # layer5 输出尺寸 3x96x96 self.layer5 = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(ngf, 3, 5, 3, 1, bias=False), nn.Tanh() ) # 定义 NetG 的前向传播 def forward(self, x): out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.layer5(out) return out
2 判别器结构
# 定义鉴别器网络 D class NetD(nn.Module): def __init__(self, ndf): super(NetD, self).__init__() # 对继承自父类的属性进行初始化 # layer1 输入 3 x 96 x 96, 输出 (ndf) x 32 x 32 self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, ndf, kernel_size=5, stride=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) ) # layer2 输出 (ndf*2) x 16 x 16 self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 2), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) ) # layer3 输出 (ndf*4) x 8 x 8 self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 4), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) ) # layer4 输出 (ndf*8) x 4 x 4 self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ndf * 8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) ) # layer5 输出一个数(概率) self.layer5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False), nn.Sigmoid() # 也是一个激活函数，二分类问题中，是真是假 # sigmoid 可以将实数映射到【0,1】，作为概率值， # 多分类用 softmax 函数 ) # 定义 NetD 的前向传播 def forward(self,x): out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.layer5(out) return out
3 生成效果展示
利用 1000 张左右原始玻璃表面水珠样本，使用GAN迭代 600000 次后生成的假样本示意，可以看出十分逼真，可用于分类样本扩充。
好了，以上分享了 GAN 应用于玻璃表面水珠样本生成的方法，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
