对抗生成网络GAN系列——EGBAD原理及缺陷检测实战

2022-11-13 16:02 433人阅读评论(0)

🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题

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文章目录

对抗生成网络GAN系列——EGBAD原理及缺陷检测实战

对抗生成网络GAN系列——EGBAD原理及缺陷检测实战

写在前面

在上一篇，我为大家介绍了首次应用在缺陷检测中的GAN网络——ANoGAN。在文末总结了AnoGAN一个显而易见的劣势，即在测试阶段需要花费大量时间来搜索潜在变量z，这在很多应用场景中是难以接受的。本文针对上述所说缺点，介绍一种新的GAN网络——EGBAD，其在训练过程中通过一个巧妙的编码器实现对z的搜索，这样在测试过程中就可以节约大量时间。🌼🌼🌼

阅读本文之前，建议先对AnoGAN有一定了解，可参考下文：

[1] 对抗生成网络GAN系列——AnoGAN原理及缺陷检测实战 🍁🍁🍁

如果你准备就绪的话，就让我们一起来学学AnoGAN的改进版EGBAD吧！！！🌿🌿🌿

EGBAD原理详解✨✨✨

一直在说EGBAD，大家肯定一脸懵，到底什么才是EGBAD了？我们先来看看它的英文全称，即EFFICIENT GAN-BASED ANOMALY DETECTION ，中文译为基于GAN的高效异常检测。通过说明EGBAD的字面含义，相信大家知道了EGBAD是用来干什么的了。没错，它也是用于缺陷检测的网络，是对AnoGAN的优化。至于具体是怎么优化的，且听下文分解。🍄🍄🍄

我们先来回顾一下AnoGAN是怎么设计的？AnoGAN分为训练和测试两个阶段进行，训练阶段使用正常数据训练一个DCGAN网络，在测试阶段，固定训练阶段的网络权重，不断更新潜在变量z，使得由z生成的假图像尽可能接近真实图片。【如果你对这个过程不熟悉的话，建议看看[1]中内容喔】 在介绍EGBAD是怎么设计的前，我们先来看看EGBAD主要解决了AnoGAN什么问题？其实这点我在写在前面已经提及，AnoGAN在测试阶段要不断搜索潜在变量z，这消耗了大量时间，EGBAD的提出就是为了解决AnoGAN时间消耗大的问题。接着我们来就来看看EGBAD具体是怎么做的呢？EGBAD也分为训练和测试两个阶段进行。在训练阶段，不仅要训练生成器和判别器，还会定义一个编码器（encoder）结构并对其训练，encoder主要用于将输入图像通过网络转变成一个潜在变量。在测试阶段，冻结训练阶段的所以权重，之后通过encoder将输入图像变为潜在变量，最后在将潜在变量送入生成器，生成假图像。可以发现EGBAD没有在测试阶段搜索潜在变量，而是直接通过一个encoder结构将输入图像转变成潜在变量，这大大节省了时间成本。

关于EGBAD训练过程模型示意图如下：【测试过程很简单啦，就不介绍了】

可以看出判别器的输入有两个，一个是生成器生成的假图像 ${\rm{x'}}$ ，另一个是编码器生成的 ${\rm{z'}}$ 。具体生成器、编码器和判别器的结构如何，将在下章代码实战中介绍。🌴🌴🌴

EGBAD代码实战

代码下载地址✨✨✨

同样，我将此部分的源码上传到Github上了，大家可以阅读README文件了解代码的使用，Github地址如下：

EGBAD-pytorch实现🍭🍭🍭

我认为你阅读README文件后已经对这个项目的结构有所了解，我在下文也会帮大家分析分析源码，但更多的时间大家应该自己动手去亲自调试，这样你会有不一样的收获。🌾🌾🌾

数据读取

这部分和AnoGAN中完全一致，就不带大家一行行看调试结果了，不明白的可以阅读AnoGAN教程，这里直接上代码：

#导入相关包
import numpy as np
import pandas as pd


"""
mnist数据集读取
"""
## 读取训练集数据  （60000，785）
train = pd.read_csv(".\data\mnist_train.csv",dtype = np.float32)
## 读取测试集数据  （10000，785）
test = pd.read_csv(".\data\mnist_test.csv",dtype = np.float32)


# 查询训练数据中标签为7、8的数据，并取前400个
train = train.query("label in [7.0, 8.0]").head(400)

# 查询训练数据中标签为7、8的数据，并取前400个
test = test.query("label in [2.0, 7.0, 8.0]").head(600)

# 取除标签后的784列数据
train = train.iloc[:,1:].values.astype('float32')
test = test.iloc[:,1:].values.astype('float32')

# train:(400,784)-->(400,28,28)
# test:(600,784)-->(600,28,28)
train = train.reshape(train.shape[0], 28, 28)
test = test.reshape(test.shape[0], 28, 28)

模型搭建

这部分大家就潜心修行，慢慢调试代码吧，我也会给出每个模型的结构图辅助大家，就让我们一起来看看吧☘☘☘

生成模型搭建

"""定义生成器网络结构"""
class Generator(nn.Module):

  def __init__(self):
    super(Generator, self).__init__()

    def CBA(in_channel, out_channel, kernel_size=4, stride=2, padding=1, activation=nn.ReLU(inplace=True), bn=True):
        seq = []
        seq += [nn.ConvTranspose2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)]
        if bn is True:
          seq += [nn.BatchNorm2d(out_channel)]
        seq += [activation]

        return nn.Sequential(*seq)

    seq = []
    seq += [CBA(20, 64*8, stride=1, padding=0)]
    seq += [CBA(64*8, 64*4)]
    seq += [CBA(64*4, 64*2)]
    seq += [CBA(64*2, 64)]
    seq += [CBA(64, 1, activation=nn.Tanh(), bn=False)]

    self.generator_network = nn.Sequential(*seq)

  def forward(self, z):
      out = self.generator_network(z)

      return out

生成模型的搭建其实很AnoGAN是完全一样的，我也给出生成网络的结构图，如下：

编码器模型搭建

"""定义编码器结构"""
class encoder(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(encoder, self).__init__()

    def CBA(in_channel, out_channel, kernel_size=4, stride=2, padding=1, activation=nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)):
        seq = []
        seq += [nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)]
        seq += [nn.BatchNorm2d(out_channel)]
        seq += [activation]

        return nn.Sequential(*seq)

    seq = []
    seq += [CBA(1, 64)]
    seq += [CBA(64, 64*2)]
    seq += [CBA(64*2, 64*4)]
    seq += [CBA(64*4, 64*8)]
    seq += [nn.Conv2d(64*8, 512, kernel_size=4, stride=1)]
    self.feature_network = nn.Sequential(*seq)

    self.embedding_network = nn.Linear(512, 20)

  def forward(self, x):
    feature = self.feature_network(x).view(-1, 512)
    z = self.embedding_network(feature)

    return z

这部分其实也很简单，就是一系列卷积的堆积，编码器的结构图如下：

判别模型搭建

"""定义判别器网络结构"""
class Discriminator(nn.Module):

  def __init__(self):
    super(Discriminator, self).__init__()

    def CBA(in_channel, out_channel, kernel_size=4, stride=2, padding=1, activation=nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)):
        seq = []
        seq += [nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)]
        seq += [nn.BatchNorm2d(out_channel)]
        seq += [activation]

        return nn.Sequential(*seq)

    seq = []
    seq += [CBA(1, 64)]
    seq += [CBA(64, 64*2)]
    seq += [CBA(64*2, 64*4)]
    seq += [CBA(64*4, 64*8)]
    seq += [nn.Conv2d(64*8, 512, kernel_size=4, stride=1)]
    self.feature_network = nn.Sequential(*seq)

    seq = []
    seq += [nn.Linear(20, 512)]
    seq += [nn.BatchNorm1d(512)]
    seq += [nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)]
    self.latent_network = nn.Sequential(*seq)

    self.critic_network = nn.Linear(1024, 1)

  def forward(self, x, z):
      feature = self.feature_network(x)
      feature = feature.view(feature.size(0), -1)
      latent = self.latent_network(z)

      out = self.critic_network(torch.cat([feature, latent], dim=1))

      return out, feature

虽然判别器有两个输入，两个输出，但是结构也非常清晰，如下图所示：

在模型搭建部分我还想提一点我们需要注意的地方，一般我们设计好一个网络结构后，我们往往会先设计一个tensor来作为网络的输入，看看网络输出是否是是我们预期的，如果是，我们再进行下一步，否则我们需要调整我们的结构以适应我们的输入。通常情况下，tensor的batch维度设为1就行，但是这里设置成1就会报错，提示我们需要设置一个batch大于1的整数，当将batch设置为2时，程序正常，至于产生这种现象的原因我目前也不是很清楚，大家注意一下，知道的也烦请告知一下。关于调试网络结构是否正常的代码如下，仅供参考：

if __name__ == '__main__':
    x = torch.ones((2, 1, 64, 64))
    z = torch.ones((2, 20, 1, 1))
    Generator = Generator()
    Discriminator = Discriminator()
    encoder = encoder()
    output_G = Generator(z)
    output_D1, output_D2= Discriminator(x, z.view(2, -1))
    output_E = encoder(x)
    print(output_G.shape)
    print(output_D1.shape)
    print(output_D2.shape)
    print(output_E.shape)

模型训练

数据集加载

这部分和AnoGAN一致，注意最终输入网络的图片尺寸都上采样成了64×64.

class image_data_set(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.images = data[:,:,:,None]
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Resize(64, interpolation=InterpolationMode.BICUBIC),
            transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
        ])

    def __len__(self):
        return len(self.images)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.transform(self.images[idx])
        
 # 加载训练数据
 train_set = image_data_set(train)
 train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)

加载模型、定义优化器、损失函数等参数

这部分也基本和AnoGAN类似，只不过添加了encoder网络的定义和优化器定义部分，如下：

# 指定设备
device = torch.device(args.device if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# batch_size默认128
batch_size = args.batch_size

# 加载模型
G = Generator().to(device)
D = Discriminator().to(device)
E = Encoder().to(device)

# 训练模式
G.train()
D.train()
E.train()

# 设置优化器
optimizerG = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.0, 0.9))
optimizerD = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.0, 0.9))
optimizerE = torch.optim.Adam(E.parameters(), lr=0.0004, betas=(0.0,0.9))

# 定义损失函数
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='mean')

训练GAN网络

"""
训练
"""

# 开始训练
for epoch in range(args.epochs):
    # 定义初始损失
    log_g_loss, log_d_loss, log_e_loss = 0.0, 0.0, 0.0
    for images in train_loader:
        images = images.to(device)

        ## 训练判别器 Discriminator
        # 定义真标签（全1）和假标签（全0）   维度：（batch_size）
        label_real = torch.full((images.size(0),), 1.0).to(device)
        label_fake = torch.full((images.size(0),), 0.0).to(device)

        # 定义潜在变量z    维度：(batch_size,20,1,1)
        z = torch.randn(images.size(0), 20).to(device).view(images.size(0), 20, 1, 1).to(device)
        # 潜在变量喂入生成网络--->fake_images:(batch_size,1,64,64)
        fake_images = G(z)


        # 使用编码器将真实图像变成潜在变量   image:(batch_size, 1, 64, 64)-->z_real:(batch_size, 20)
        z_real = E(images)

        # 真图像和假图像送入判别网络，得到d_out_real、d_out_fake   维度：都为（batch_size,1）
        d_out_real, _ = D(images, z_real)
        d_out_fake, _ = D(fake_images, z.view(images.size(0), 20))

        # 损失计算
        d_loss_real = criterion(d_out_real.view(-1), label_real)
        d_loss_fake = criterion(d_out_fake.view(-1), label_fake)
        d_loss = d_loss_real + d_loss_fake

        # 误差反向传播，更新损失
        optimizerD.zero_grad()
        d_loss.backward()
        optimizerD.step()

        ## 训练生成器 Generator
        # 定义潜在变量z    维度：(batch_size,20,1,1)
        z = torch.randn(images.size(0), 20).to(device).view(images.size(0), 20, 1, 1).to(device)
        fake_images = G(z)

        # 假图像喂入判别器，得到d_out_fake   维度：（batch_size,1）
        d_out_fake, _ = D(fake_images, z.view(images.size(0), 20))

        # 损失计算
        g_loss = criterion(d_out_fake.view(-1), label_real)

        # 误差反向传播，更新损失
        optimizerG.zero_grad()
        g_loss.backward()
        optimizerG.step()



        ## 训练编码器Encode
        # 使用编码器将真实图像变成潜在变量    image:(batch_size, 1, 64, 64)-->z_real:(batch_size, 20)
        z_real = E(images)

        # 真图像送入判别器，记录结果d_out_real:(128, 1)
        d_out_real, _ = D(images, z_real)

        # 损失计算
        e_loss = criterion(d_out_real.view(-1), label_fake)

        # 误差反向传播，更新损失
        optimizerE.zero_grad()
        e_loss.backward()
        optimizerE.step()



        ## 累计一个epoch的损失，判别器损失、生成器损失、编码器损失分别存放到log_d_loss、log_g_loss、log_e_loss中
        log_d_loss += d_loss.item()
        log_g_loss += g_loss.item()
        log_e_loss += e_loss.item()


    ## 打印损失
    print(f'epoch {
     epoch}, D_Loss:{
     log_d_loss/128:.4f}, G_Loss:{
     log_g_loss/128:.4f}, E_Loss:{
     log_e_loss/128:.4f}')

这里总结一下上述训练的步骤，不断循环下列过程：

1、使用生成器从潜在变量z中创建假图像
2、使用编码器从真实图像中创建潜在变量
3、生成器和编码器结果送入判别器，进行训练
4、使用生成器从潜在变量z中创建假图像
5、训练生成器
6、使用编码器从真实图像中创建潜在变量
7、训练编码器

关于第3步，我也简单画了个图帮大家理解下，如下：

最后我们来展示一下生成图片的效果，如下图所示：

缺陷检测

EGBAD缺陷检测非常简单，首先定义一个就算损失的函数，如下：

## 定义缺陷计算的得分
def anomaly_score(input_image, fake_image, z_real, D):
    # Residual loss 计算
    residual_loss = torch.sum(torch.abs(input_image - fake_image), (1, 2, 3))

    # Discrimination loss 计算
    _, real_feature = D(input_image, z_real)
    _, fake_feature = D(fake_image, z_real)
    discrimination_loss = torch.sum(torch.abs(real_feature - fake_feature), (1))

    # 结合Residual loss和Discrimination loss计算每张图像的损失
    total_loss_by_image = 0.9 * residual_loss + 0.1 * discrimination_loss

    return total_loss_by_image

接着我们只需要用Encoder网络生成潜在变量，在再用生成器即可得到假图像，最后计算假图像和真图像的损失即可，如下：

# 加载测试数据
test_set = image_data_set(test)
test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=5, shuffle=False)
input_images = next(iter(test_loader)).to(device)

# 通过编码器获取潜在变量，并用生成器生成假图像
z_real = E(input_images)
fake_images = G(z_real.view(input_images.size(0), 20, 1, 1))

# 异常计算
anomality = anomaly_score(input_images, fake_images, z_real, D)

print(anomality.cpu().detach().numpy())

最后可以保存一下真实图像和假图像的结果，如下：

torchvision.utils.save_image(input_images, f"result/Nomal.jpg")
torchvision.utils.save_image(fake_images, f"result/ANomal.jpg")

我们来看一下结果：

通过上图你发现了什么呢？是不是发现输入图像为7的图片的生成图像不是7而变成了8呢，究其原因，应该是生成器学到了更多关于数据8的特征，也就是说这个网络的生成效果并没有很好。

我做了很多实验，发现EGBAD虽然测试时间上比AnoGAN快很多，但是它的稳定性似乎并没有很理想，很容易出现模式崩溃的问题。其实啊，GAN网络普遍存在着训练不稳定的现象，这也是一些大牛不断探索的方向，后面的文章我也会给大家介绍一些增加GAN训练稳定性的文章，敬请期待吧！🍄🍄🍄

AnoGAN和EGBAD测试时间对比✨✨✨

我们一直说EGBAD的测试时间相较AnoGAN短，从原理上来说确实是这样，但是具体是不是这样我们还要以实验为准。测试代码也很简单，只需要在测试过程中使用time.time()函数即可，具体可以参考我上传github中的源码，这里给出我测试两种网络在测试阶段所用时间（以秒为单位），如下图所示：

通过上图数据可以看出，EGBAD比AnoGAN快的不是一点点，EGBAD的速度将近是AnoGAN的10000倍，这个数字还是很恐怖的。🍮🍮🍮

总结

到此，EGBAD的全部内容就为大家介绍完了，如果你明白了AnoGAN的话，这篇文章对你来说应该是小菜一碟了。EGBAD大大的减少了测试所有时间，但是GAN网络普遍存在易模式崩溃、训练不稳定的现象，下一篇博文我将为大家介绍一些让GAN训练更稳定的技巧，敬请期待吧。🍚🍚🍚

参考链接

EFFICIENT GAN-BASED ANOMALY DETECTION 🍁🍁🍁

GAN 使用 Pytorch 进行异常检测的方法 🍁🍁🍁

如若文章对你有所帮助，那就🛴🛴🛴

转载：https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/127641779

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