图像预处理的图像分类和语义分割
问题描述:
在培训深度学习模型对不同类型的图像相关的作品,如图像分类,语义分割而言,什么样的预处理工作需要进行?例如,如果我想训练网络进行语义分割,是否需要将图像值(通常表示为nd数组)缩放至[0,1]
范围,或将其保留为[0,255]
范围?谢谢。图像预处理的图像分类和语义分割
答
有几件事情已经完成,但确实没有设置或修复一套始终完成的预处理。
下面是一些例子:
- 减去平均图像,
- 除以方差(较少)
- 如果与“真正的”图像时(如一个归一化该值
- 图像的人)然后水平翻转
- 随机作物
- 翻译
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嗨史蒂文,关于规范化的价值观,是类似于我们通常在统计中做的,将像素值归一化为[0,1]? – user288609
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是的,通过规范我的意思是完全一样。 [0,1]之间的值,而减去平均值和除以方差会使您处于[-1,1]范围内 – Steven
通常人们会缩放图像。 – malreddysid
感谢您的意见。你的意思是将图像缩放到预先定义的范围,例如[0,1]?你想详细说明吗? – user288609
是的。将它缩放到[0,1]。 – malreddysid