計算圖像數據集的均值和方差(mean, std)用於transforms.Normalize()標准化
Pytorch圖像預處理時，通常使用transforms.Normalize(mean, std)對圖像按通道進行標准化，即減去均值，再除以方差。這樣做可以加快模型的收斂速度。其中參數mean和std分別表示圖像每個通道的均值和方差序列。 Imagenet數據集的均值和方差為：mean ...
原文：transforms.Normalize()
那transform.Normalize 是怎么工作的呢 以上面代碼為例，ToTensor 能夠把灰度范圍從 變換到 之間，而后面的transform.Normalize 則把 變換到 , .具體地說，對每個通道而言，Normalize執行以下操作： 其中mean和std分別通過 . , . , . 和 . , . , . 進行指定。原來的 最小值 則變成 . . ，而最大值 則變成 . . . ...
2020-10-22 15:50 0 2824 推薦指數：
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