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图像归一化… 提示文章写完后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言范围归一化均值和标准差归一化引申总结 前言
在做基于图像的目标检测遇到了图像的归一化操作为此展开了一定的探讨
图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换使之变换为一固定标准形式的过程该标准图像称作归一化图像。 范围归一化
将图像的像素值缩放到一个特定的范围通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这有助于确保所有像素值都在一个有限的范围内适用于很多深度学习模型。
公式
normalized_pixel_value (original_pixel_value - min_pixel_value) / (max_pixel_value - min_pixel_value)其中min_pixel_value 和 max_pixel_value 是图像中像素值的最小和最大值。
均值和标准差归一化
将图像的每个通道的像素值减去通道的均值然后除以通道的标准差。这有助于消除不同通道之间的偏移和缩放差异。
公式
normalized_pixel_value (original_pixel_value - mean) / std其中mean 和 std 是对应通道的均值和标准差。
引申
归一化和标准化的区别
归一化的缩放是“拍扁”统一到区间仅由极值决定而标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的和整体样本的分布有很大的关系。
值得注意 归一化缩放仅仅跟最大、最小值的差别有关。
标准化缩放和每个点都有关系通过方差variance体现出来。与归一化对比标准化中所有数据点都有贡献通过均值和标准差造成影响。
为什么要标准化和归一化
提升模型精度归一化后不同维度之间的特征在数值上有一定比较性可以大大提高分类器的准确性。 加速模型收敛标准化后最优解的寻优过程明显会变得平缓更容易正确的收敛到最优解。 总结
这些归一化方法可以提高模型训练的稳定性和收敛速度同时有助于防止模型对输入数据的敏感性过大。
选择合适的归一化方法通常取决于模型的架构和训练数据的特性。
在使用深度学习框架时通常会提供一些内置的归一化层或转换函数简化了这个过程。
