Kaggle图像分类竞赛实战（一）：数据集下载和清洗

在Kaggle图像分类竞赛中，数据集的质量直接决定了模型性能的上限。本文将通过实战案例，系统讲解如何从Kaggle获取数据集、评估数据质量，并通过代码实现高效的数据清洗流程。

一、Kaggle数据集获取与API使用

1.1 数据集下载方式对比

Kaggle提供三种主要数据获取方式：

• 网页手动下载：适合小型数据集（<1GB），通过竞赛页面”Data”选项卡直接下载
• Kaggle API命令行：支持自动化下载，特别适合需要多次下载的场景
• Kaggle Notebook环境：直接在竞赛提供的Jupyter环境中访问数据，无需下载

对于大型数据集（如ImageNet规模），推荐使用Kaggle API配合命令行工具：

# 安装Kaggle API
pip install kaggle
# 配置API密钥（需先在Kaggle账户设置中生成）
mkdir ~/.kaggle
cp kaggle.json ~/.kaggle/
chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json
# 下载数据集（示例）
kaggle competitions download -c dog-breed-identification

1.2 竞赛数据结构解析

典型Kaggle图像分类竞赛数据包含：

• 训练集：带标签的图像文件（如train/*.jpg）
• 测试集：无标签的待预测图像（如test/*.jpg）
• 样本提交文件：展示提交格式的CSV示例
• 数据描述文件：包含类别说明、评估指标等关键信息

以”Plant Pathology 2020”竞赛为例，其数据结构包含：

├── train_images/
│   ├── TRAIN_0001.jpg
│   └── ...
├── test_images/
│   ├── TEST_0001.jpg
│   └── ...
├── train.csv
└── sample_submission.csv

二、数据质量评估体系

2.1 基础统计指标分析

使用Pandas进行基础数据探索：

import pandas as pd
# 读取标签文件
train_df = pd.read_csv('train.csv')
# 基础统计
print(f"总样本数: {len(train_df)}")
print(f"类别数: {train_df['label'].nunique()}")
print(train_df['label'].value_counts().sort_values())

关键评估指标包括：

• 类别分布：通过直方图可视化各类别样本数量
• 缺失值检查：train_df.isnull().sum()
• 重复样本检测：train_df.duplicated().sum()
• 标签一致性验证：交叉检查图像文件名与CSV记录

2.2 图像质量评估

使用OpenCV进行图像级质量检查：

import cv2
import os
def check_image_quality(img_path):
    try:
        img = cv2.imread(img_path)
        if img is None:
            return "损坏文件"
        h, w = img.shape[:2]
        if h < 224 or w < 224:  # 假设模型输入尺寸
            return "尺寸过小"
        return "合格"
    except Exception as e:
        return f"读取错误: {str(e)}"
# 示例：检查训练集前100张图像
image_dir = 'train_images/'
results = []
for i in range(100):
    img_path = os.path.join(image_dir, f'TRAIN_{i:04d}.jpg')
    results.append(check_image_quality(img_path))
pd.Series(results).value_counts()

三、数据清洗实战

3.1 类别不平衡处理

以”Dogs vs Cats”竞赛为例，原始数据可能存在严重不平衡：

# 计算类别比例
class_counts = train_df['label'].value_counts(normalize=True)
print(class_counts)
# 解决方案1：过采样少数类
from sklearn.utils import resample
dog_samples = train_df[train_df['label'] == 'dog']
cat_samples = train_df[train_df['label'] == 'cat']
# 上采样猫类到与狗类相同数量
cat_upsampled = resample(cat_samples, 
                        replace=True,
                        n_samples=len(dog_samples),
                        random_state=42)
balanced_df = pd.concat([dog_samples, cat_upsampled])

3.2 异常数据检测

实现基于统计方法的异常检测：

# 检测异常尺寸的图像
def get_image_size(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    return img.shape[:2] if img is not None else (0, 0)
sizes = []
for img_id in train_df['id']:
    img_path = os.path.join(image_dir, f'{img_id}.jpg')
    h, w = get_image_size(img_path)
    sizes.append((h, w))
# 转换为DataFrame分析
size_df = pd.DataFrame(sizes, columns=['height', 'width'])
q1 = size_df.quantile(0.25)
q3 = size_df.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
# 识别异常值
anomalies = size_df[
    (size_df['height'] < lower_bound['height']) | 
    (size_df['height'] > upper_bound['height']) |
    (size_df['width'] < lower_bound['width']) | 
    (size_df['width'] > upper_bound['width'])
]
print(f"发现异常图像: {len(anomalies)}张")

3.3 标签清洗策略

对于多标签分类问题（如”Human Protein Atlas”竞赛），需要特别处理：

# 检查标签组合合理性
from itertools import combinations
def is_valid_combination(labels):
    # 这里实现业务规则检查
    # 例如：某些标签不能同时出现
    invalid_pairs = [('nuclei', 'cytoplasm')]  # 示例无效组合
    for pair in combinations(labels, 2):
        if pair in invalid_pairs:
            return False
    return True
# 应用到数据集
train_df['valid_label'] = train_df['Label'].apply(
    lambda x: is_valid_combination(x.split())
)
# 过滤无效样本
clean_df = train_df[train_df['valid_label']]
print(f"过滤掉{len(train_df)-len(clean_df)}个无效标签样本")

四、数据增强预处理

4.1 基于Albumentations的增强管道

import albumentations as A
transform = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomRotate90(p=0.5),
    A.OneOf([
        A.GaussianBlur(p=0.5),
        A.MotionBlur(p=0.5)
    ], p=0.5),
    A.ShiftScaleRotate(
        shift_limit=0.1,
        scale_limit=0.1,
        rotate_limit=15,
        p=0.5
    ),
    A.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225],
        max_pixel_value=255.0,
        p=1.0
    ),
    A.pytorch.ToTensorV2()
])

4.2 增强数据存储优化

建议将增强后的数据存储为HDF5格式以提高I/O效率：

import h5py
import numpy as np
def save_to_hdf5(images, labels, output_path):
    with h5py.File(output_path, 'w') as f:
        f.create_dataset('images', data=images, dtype='uint8')
        f.create_dataset('labels', data=labels, dtype='int32')
# 示例使用
aug_images = [...]  # 增强后的图像列表
aug_labels = [...]  # 对应标签
save_to_hdf5(np.array(aug_images), np.array(aug_labels), 'augmented_data.h5')

五、最佳实践总结

1. 数据验证三步法：

   • 基础统计验证（样本数、类别分布）
   • 图像级验证（可读性、尺寸合规）
   • 业务规则验证（标签组合合理性）

2. 清洗优先级策略：

   • 首先处理导致程序崩溃的问题（损坏文件）
   • 其次解决影响模型训练的问题（类别不平衡）
   • 最后优化提升模型性能的环节（数据增强）

3. 自动化流程建议：

   # 完整的自动化清洗流程示例
   def clean_dataset(input_dir, output_dir):
       # 1. 加载原始数据
       df = pd.read_csv(os.path.join(input_dir, 'train.csv'))
       # 2. 基础清洗
       df = df.dropna()  # 删除缺失值
       df = df.drop_duplicates()  # 删除重复项
       # 3. 图像质量检查
       valid_images = []
       for img_id in df['id']:
           img_path = os.path.join(input_dir, 'images', f'{img_id}.jpg')
           if check_image_quality(img_path) == '合格':
               valid_images.append(img_id)
       df = df[df['id'].isin(valid_images)]
       # 4. 类别平衡处理
       # ...（实现过采样/欠采样逻辑）
       # 5. 保存清洗后的数据
       df.to_csv(os.path.join(output_dir, 'clean_train.csv'), index=False)
       return df

通过系统化的数据集下载和清洗流程，可以为后续的模型训练建立可靠的数据基础。实际竞赛中，建议将清洗过程封装为可复用的Pipeline，并保留详细的日志记录以便追溯问题。下一篇文章将深入讲解基于PyTorch的图像分类模型构建与训练技巧。