深度学习中的图像数据预处理——图像去均值（image mean or pixel mean）
首先引用下网上的解释： For a grayscale image, every pixel in the mean image is computed from the average of all corresponding pixels (i.e. same ...
原文：【CV基础】为什么一些深度学习的图像预处理使用mean=[0.485, 0.456, 0.406] and std=[0.229, 0.224, 0.225]来正则化？
使用Imagenet的均值和标准差是一种常见的做法。它们是根据数百万张图像计算得出的。如果要在自己的数据集上从头开始训练，则可以计算新的均值和标准差。否则，建议使用Imagenet预设模型及其平均值和标准差。对于我们特定数据集，如遥感图像或者医学图像不采用该处理方式。 注意对应的通道是否正确 c code： opencv对cv::Mat进行操作： 对Tensor进行操作： 参考 .图像减均值除方差 ...
2021-10-20 19:31 0 156 推荐指数：
相关推荐
深度学习--图像预处理
图像的视觉效果 2.转换为更适合于人或机器分析处理的形式 3.突出对人或机器分析有意义的信息 4. ...
【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用 ...
深度学习之正则化方法
神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。 在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数 ...
图像预处理中的一些笔记（一）
记录一下图像处理中的问题。 直方图均衡 直方图反映了图像的灰度分布情况，直方图均衡常用于增强图像的对比度，是空间域上的操作，图像增强的一种，凸显图像细节，这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，将图像灰度直方图比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围的均匀分布 假设r为图像上某点 ...
深度学习中的正则化
1.深度学习中的正则化 提高泛化能力，防止过拟合 大多数正则化策略都会对估计进行正则化,估计的正则化以偏差的增加换取方差的减少 正则化方法是在训练数据不够多时，或者over training时，常常会导致过拟合（overfitting）。这时向原始模型引入额外信息，以便防止 ...
【深度学习pytorch】正则化
正则化的基本概念之前博客已有记录， 这里仅对正则化的实现做一点介绍 权重衰减（weight decay） 模型的复杂性——如何衡量函数与0的距离——Lp范数 L2">L2正则化线性模型构成经典的岭回归（ridge regression）算法， L1">L1正则化线性回归通常被称为套索 ...