【Datawhale AI 夏令营2024--CV】baseline解读

作者：代码探险家 | 2024-08-14 05:12:01

踩

datawhale ai 夏令营

一、赛题背景

随着人工智能技术的迅猛发展，深度伪造技术（Deepfake）正成为数字世界中的一把双刃剑。这项技术不仅为创意内容的生成提供了新的可能性，同时也对数字安全构成了前所未有的挑战。Deepfake技术可以通过人工智能算法生成高度逼真的图像、视频和音频内容，这些内容看起来与真实的毫无二致。然而，这也意味着虚假信息、欺诈行为和隐私侵害等问题变得更加严重和复杂。

为了应对这一挑战，我们举办了“外滩大会 - 全球Deepfake攻防挑战赛”。该挑战赛旨在邀请全球的参与者开发、测试和改进更加准确、有效和创新的检测模型，以应对各种类型的Deepfake攻击。这些模型将在真实世界的场景中进行测试，从而推动创新防御策略的发展，提高Deepfake识别的准确性。此次挑战赛不仅是对技术的比拼，更是对全球数字安全的一次重要贡献。我们期待着通过这次比赛，能够激发更多的创新思维和技术突破，共同应对Deepfake带来的安全威胁，保护数字世界的安全与真实性。

二、赛题任务

在这个赛道中，比赛任务是判断一张人脸图像是否为Deepfake图像，并输出其为Deepfake图像的概率评分。参赛者需要开发和优化检测模型，以应对多样化的Deepfake生成技术和复杂的应用场景，从而提升Deepfake图像检测的准确性和鲁棒性。

三、赛题数据集

1、第一阶段

在第一阶段，主办方将发布训练集和验证集。参赛者将使用训练集 (train_label.txt) 来训练模型，而验证集 (val_label.txt) 仅用于模型调优。文件的每一行包含两个部分，分别是图片文件名和标签值（label=1 表示Deepfake图像，label=0 表示真实人脸图像）。例如：

train_label.txt


img_name,target
3381ccbc4df9e7778b720d53a2987014.jpg,1
63fee8a89581307c0b4fd05a48e0ff79.jpg,0
7eb4553a58ab5a05ba59b40725c903fd.jpg,0
…

val_label.txt


img_name,target
cd0e3907b3312f6046b98187fc25f9c7.jpg,1
aa92be19d0adf91a641301cfcce71e8a.jpg,0
5413a0b706d33ed0208e2e4e2cacaa06.jpg,0
…

2、第二阶段

在第一阶段结束后，主办方将发布测试集。在第二阶段，参赛者需要在系统中提交测试集的预测评分文件 (prediction.txt)，主办方将在线反馈测试评分结果。文件的每一行包含两个部分，分别是图片文件名和模型预测的Deepfake评分（即样本属于Deepfake图像的概率值）。例如：

prediction.txt


img_name,y_pred
cd0e3907b3312f6046b98187fc25f9c7.jpg,1
aa92be19d0adf91a641301cfcce71e8a.jpg,0.5
5413a0b706d33ed0208e2e4e2cacaa06.jpg,0.5
…

3、第三阶段

在第二阶段结束后，前30名队伍将晋级到第三阶段。在这一阶段，参赛者需要提交代码docker和技术报告。Docker要求包括原始训练代码和测试API（函数输入为图像路径，输出为模型预测的Deepfake评分）。主办方将检查并重新运行算法代码，以重现训练过程和测试结果。

三、评价指标

评估指标

比赛的性能评估主要使用ROC曲线下的AUC（Area under the ROC Curve）作为指标。AUC的取值范围通常在0.5到1之间。若AUC指标不能区分排名，则会使用TPR@FPR=1E-3作为辅助参考。

相关公式：

真阳性率 (TPR)：

TPR = TP / (TP + FN)

假阳性率 (FPR)：

FPR = FP / (FP + TN)

其中：

TP：攻击样本被正确识别为攻击；
TN：真实样本被正确识别为真实；
FP：真实样本被错误识别为攻击；
FN：攻击样本被错误识别为真实。

参考文献：Aghajan, H., Augusto, J. C., & Delgado, R. L. C. (Eds.). (2009). Human-centric interfaces for ambient intelligence. Academic Press.

四、baseline解析


# 统计行数
!wc -l /kaggle/input/deepfake/phase1/trainset_label.txt 
!wc -l /kaggle/input/deepfake/phase1/valset_label.txt
 
# 统计训练集中文件总数
!ls /kaggle/input/deepfake/phase1/trainset/ | wc -l 
# 统计验证集中文件总数
!ls /kaggle/input/deepfake/phase1/valset/ | wc -l 
 
!pip install timm
 
from PIL import Image
Image.open('/kaggle/input/deepfake/phase1/trainset/63fee8a89581307c0b4fd05a48e0ff79.jpg')

import torch: 导入PyTorch库。
torch.manual_seed(0): 设置PyTorch的随机种子为0，这样可以保证每次运行时生成的随机数是固定的，有助于结果的复现性。
torch.backends.cudnn.deterministic = False: 如果使用了CuDNN（CUDA深度神经网络库），此行代码表示不使用确定性算法，可以提高性能。
torch.backends.cudnn.benchmark = True: 启用CuDNN的自动寻找最适合当前配置的高效算法，以提升性能。


import torch
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = False
torch.backends.cudnn.benchmark = True

导入了一些PyTorch和相关库的模块和函数，用于构建和训练深度学习模型。

torchvision.models：包含了常见的预训练模型，如AlexNet、ResNet等。
torchvision.transforms：包含常见的图像变换操作，如裁剪、旋转、缩放等。
torchvision.datasets：包含常见的数据集，如MNIST、CIFAR-10等。
torch.nn：定义了神经网络层的接口和功能。
torch.optim：包含了优化器，如SGD、Adam等。
torch.autograd.Variable：提供了自动求导机制的变量类型。
torch.utils.data.dataset.Dataset：定义了一个抽象的数据集类，用于自定义数据集。
timm：一个用于图像模型的库，提供了大量现代化的模型架构。
time：Python的时间处理库，通常用于计时或延时操作。


import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import timm
import time

导入了一些常见的数据处理和图像处理相关的库。

pandas：用于数据操作和分析，例如读取CSV文件。
numpy：用于科学计算，支持多维数组和矩阵运算。
cv2：OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务。
PIL.Image：Python Imaging Library，用于图像处理，如打开、保存、裁剪等。
tqdm_notebook：用于在Jupyter Notebook中显示进度条，便于监控长时间运行的任务进度。


import pandas as pd
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
from tqdm import tqdm_notebook

读取了CSV格式的标签文件，并为每条数据添加了图像路径的列。

pd.read_csv()：使用pandas库读取CSV文件，将其转换为DataFrame格式。
train_label['path']和val_label['path']：为每个数据样本添加了图像的完整路径，方便后续读取和处理图像数据。


train_label = pd.read_csv('/kaggle/input/deepfake/phase1/trainset_label.txt')
val_label = pd.read_csv('/kaggle/input/deepfake/phase1/valset_label.txt')
 
train_label['path'] = '/kaggle/input/deepfake/phase1/trainset/' + train_label['img_name']
val_label['path'] = '/kaggle/input/deepfake/phase1/valset/' + val_label['img_name']


# 统计train_label DataFrame 中 target 列中每个不同取值的频数（即每个类别的样本数量）
train_label['target'].value_counts()
 
# 对 val_label DataFrame 中 target 列进行统计，获取每个不同类别的样本数量。
val_label['target'].value_counts()
 
# 一个 pandas DataFrame 的函数调用，用于查看 train_label DataFrame 的前 10 行数据
train_label.head(10)

2、模型训练与验证


class AverageMeter(object):
    """Computes and stores the average and current value"""
    def __init__(self, name, fmt=':f'):
        self.name = name    # 存储指标名称
        self.fmt = fmt      # 格式化字符串，用于打印输出
        self.reset()        # 调用 reset 方法初始化对象
 
    def reset(self):
        self.val = 0        # 当前值初始化为 0
        self.avg = 0        # 平均值初始化为 0
        self.sum = 0        # 值的总和初始化为 0
        self.count = 0      # 更新次数计数初始化为 0
 
    def update(self, val, n=1):
        self.val = val            # 更新当前值为给定的 val
        self.sum += val * n       # 将 val * n 累加到总和 sum 中
        self.count += n           # 更新计数器 count，增加 n
        self.avg = self.sum / self.count    # 计算新的平均值
 
    def __str__(self):
        fmtstr = '{name} {val' + self.fmt + '} ({avg' + self.fmt + '})'
        return fmtstr.format(**self.__dict__)
 
class ProgressMeter(object):
    def __init__(self, num_batches, *meters):
        self.batch_fmtstr = self._get_batch_fmtstr(num_batches)    # 获取批次格式化字符串
        self.meters = meters        # 存储所有的指标对象
        self.prefix = ""            # 前缀，用于输出时添加在格式化字符串前
 
 
    def pr2int(self, batch):
        entries = [self.prefix + self.batch_fmtstr.format(batch)]    # 添加批次信息
        entries += [str(meter) for meter in self.meters]             # 添加每个指标的字符串表示
        print('\t'.join(entries))        # 打印输出，以制表符分隔每个条目
 
    def _get_batch_fmtstr(self, num_batches):
        num_digits = len(str(num_batches // 1))        # 计算批次数的位数
        fmt = '{:' + str(num_digits) + 'd}'            # 格式化字符串，用于输出批次信息
        return '[' + fmt + '/' + fmt.format(num_batches) + ']'    # 返回格式化后的批次信息字符串


def validate(val_loader, model, criterion):
# val_loader 是验证数据集的数据加载器，model 是要评估的模型，criterion 是损失函数
    batch_time = AverageMeter('Time', ':6.3f')
    losses = AverageMeter('Loss', ':.4e')
    top1 = AverageMeter('Acc@1', ':6.2f')
    progress = ProgressMeter(len(val_loader), batch_time, losses, top1)
 
    # switch to evaluate mode
    # 将模型设为评估模式，这会影响一些层（如批归一化层和 dropout），使其在评估时表现正常。
    model.eval()
 
    with torch.no_grad():
        end = time.time()    # 记录每个批次的开始时间
        for i, (input, target) in tqdm_notebook(enumerate(val_loader), total=len(val_loader)):    # 创建一个进度条来显示验证过程中的迭代进度
            # 将输入数据 input 和目标标签 target 移到 GPU 上进行加速计算
            input = input.cuda()
            target = target.cuda()
 
            # compute output
            # 使用模型 model 对输入 input 进行前向传播，得到输出 output
            output = model(input)    
            # 使用损失函数 criterion 计算模型输出 output 和目标标签 target 的损失值 loss
            loss = criterion(output, target)
 
            # measure accuracy and record loss
            # 计算模型在当前批次上的准确率
            acc = (output.argmax(1).view(-1) == target.float().view(-1)).float().mean() * 100
 
            # 使用 AverageMeter 更新损失和准确率的统计信息
            losses.update(loss.item(), input.size(0))
            top1.update(acc, input.size(0))
 
            # measure elapsed time
            # 使用 AverageMeter 更新每个批次的运行时间
            batch_time.update(time.time() - end)
            end = time.time()
 
        # TODO: this should also be done with the ProgressMeter
        # 打印当前验证集的准确率（平均值）
        print(' * Acc@1 {top1.avg:.3f}'
              .format(top1=top1))
        return top1


# 模型推理预测
def predict(test_loader, model, tta=10):
    # switch to evaluate mode
    model.eval()    # 将模型切换到评估模式
    
    test_pred_tta = None    # 初始化，用来存储测试时间增强后的预测结果
    for _ in range(tta):    # 开始进行测试时间增强（TTA）的循环
        test_pred = []    # 用来存储单次测试时间增强的每个样本的预测结果
 
        # 上下文管理器，确保在进行推理时不计算梯度，以节省内存和提高速度
        with torch.no_grad():
            end = time.time()
            for i, (input, target) in tqdm_notebook(enumerate(test_loader), total=len(test_loader)):    # 枚举测试数据加载器中的每个批次数据
                input = input.cuda()
                target = target.cuda()
 
                # compute output
                output = model(input)    # 使用深度学习模型 model 进行输入数据 input 的预测，得到模型的输出
                output = F.softmax(output, dim=1)    # 对模型的输出进行 softmax 操作，将其转换为概率分布。dim=1 表示在第一维（通常是类别维度）上进行 softmax 操作
                output = output.data.cpu().numpy()    # 将输出 output 转换为 NumPy 数组，并将其从 GPU 上移动到 CPU 上
 
                test_pred.append(output)    # 将当前批次的预测结果 output 添加到 test_pred 列表中
        test_pred = np.vstack(test_pred)    # 将 test_pred 列表中的每个数组（每个批次的预测结果）垂直堆叠起来，形成一个大的二维数组，行数等于所有预测结果的总数
    
        if test_pred_tta is None:
            test_pred_tta = test_pred
        else:
            test_pred_tta += test_pred    # 累积所有测试时间增强的预测结果
    
    return test_pred_tta


def train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch):
    # 创建用于测量训练过程中时间、损失和准确率的平均值计量器
    batch_time = AverageMeter('Time', ':6.3f')
    losses = AverageMeter('Loss', ':.4e')
    top1 = AverageMeter('Acc@1', ':6.2f')
 
    # 创建进度条显示训练进度
    progress = ProgressMeter(len(train_loader), batch_time, losses, top1)
 
    # 将模型设置为训练模式
    model.train()
 
    # 初始化计时器
    end = time.time()
 
    # 遍历训练数据集
    for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
 
        # 将输入数据和目标标签移动到GPU上（如果可用），并设置为非阻塞操作
        input = input.cuda(non_blocking=True)
        target = target.cuda(non_blocking=True)
 
        # 计算模型的输出
        output = model(input)
 
        # 计算损失值
        loss = criterion(output, target)
 
        # 记录损失值
        losses.update(loss.item(), input.size(0))
 
        # 计算准确率并记录
        acc = (output.argmax(1).view(-1) == target.float().view(-1)).float().mean() * 100
        top1.update(acc, input.size(0))
 
        # 梯度清零，进行反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
        # 测量经过的时间
        batch_time.update(time.time() - end)
        end = time.time()
 
        # 每隔100个batch打印一次训练进度
        if i % 100 == 0:
            progress.pr2int(i)


class FFDIDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):
        self.img_path = img_path
        self.img_label = img_label
        
        # 设置数据集的变换操作 transform
        if transform is not None:
            self.transform = transform
        else:
            self.transform = None
    
    def __getitem__(self, index):
        # 将其转换为 RGB 模式的 PIL.Image 对象
        img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB')
        
        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)
        
        # 标签数据首先通过 np.array 转换为 NumPy 数组，然后再通过 torch.from_numpy 转换为 PyTorch 的 Tensor 类型
        return img, torch.from_numpy(np.array(self.img_label[index]))
    
    # 返回数据集的长度，即数据集中图像的数量
    def __len__(self):
        return len(self.img_path)

3、加载模型


import timm
model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True, num_classes=2)
model = model.cuda()


train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    FFDIDataset(train_label['path'].head(1000), train_label['target'].head(1000), 
            transforms.Compose([
                        transforms.Resize((256, 256)),    # 将图像大小调整为256x256像素
                        transforms.RandomHorizontalFlip(),    # 随机水平翻转图像
                        transforms.RandomVerticalFlip(),    # 随机垂直翻转图像        
                        transforms.ToTensor(),    # 将图像转换为Tensor格式
                        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    ), batch_size=40, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True
    # batch_size=40：每个批次的样本数量为40。
    # shuffle=True：每个 epoch 开始时打乱数据，有助于模型学习。
    # num_workers=4：使用多进程加载数据，加快数据读取速度。
    # pin_memory=True：将数据加载到 CUDA 固定内存中，加快 GPU 加速
)


val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    FFDIDataset(val_label['path'].head(1000), val_label['target'].head(1000), 
            transforms.Compose([
                        transforms.Resize((256, 256)),    # 将图像大小调整为256x256像素
                        transforms.ToTensor(),    # 将图像转换为Tensor格式
                        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    ), batch_size=40, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True
)


# 定义了损失函数，这里使用交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss
criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
 
# 使用 Adam 优化器来优化模型参数，学习率为 0.005
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), 0.005)
 
# 设置了学习率调度器，每 4 个 epoch 学习率乘以 0.85
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=4, gamma=0.85)
 
best_acc = 0.0
for epoch in range(2):
    scheduler.step()    # 调用学习率调度器的 step 方法，更新学习率
    print('Epoch: ', epoch)
 
    train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch)
    val_acc = validate(val_loader, model, criterion)
    
    # 如果当前验证集准确率高于历史最佳准确率，则更新最佳准确率并保存模型参数        
    if val_acc.avg.item() > best_acc:
        best_acc = round(val_acc.avg.item(), 2)
        torch.save(model.state_dict(), f'./model_{best_acc}.pt')


# 创建了一个名为 test_loader 的数据加载器对象，用于在训练或评估期间批量加载数据
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
 
    # 将多个图像变换组合在一起的类，这里的变换按顺序作用于每个图像        
    FFDIDataset(val_label['path'], val_label['target'], 
 
            transforms.Compose([
                        transforms.Resize((256, 256)),    # 将输入图像大小调整为 (256, 256) 像素
                        transforms.ToTensor(),    # 将图像数据转换为 PyTorch 张量
                        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ])    # 对图像进行标准化，使用给定的均值和标准差
 
    ), batch_size=40, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True
    # batch_size=40：每个批次包含的图像数量为 40。
    # shuffle=False：不打乱数据顺序，用于验证数据集通常不需要打乱。
    # num_workers=4：用于数据加载的线程数目，这可以加速数据加载过程。
    # pin_memory=True：如果设为 True，数据将会被加载到 CUDA 的固定内存区域，这可以提升 GPU 数据加载的速度。
)
 
# 使用 predict 函数对验证数据集进行预测，并将预测结果存储在 val_label 数据帧的 'y_pred' 列中
# 选择所有行的第二列（索引为 1）作为预测概率
val_label['y_pred'] = predict(test_loader, model, 1)[:, 1]
 
# 将'img_name' 和 'y_pred' 两列保存到submit.csv文件中，不包括行索引
val_label[['img_name', 'y_pred']].to_csv('submit.csv', index=None)

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/代码探险家/article/detail/978125