Pytorch:缩放后RGB取值范围为0-1，如何对图像进行归一化？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

【Faster R-CNN】2. Faster RCNN代码解析第一弹

RoIHead：负责对rois进行分类和回归微调。所以Faster RCNN的流程可以总结为：原始图像--->特征提取------>RPN产生候选框------>对候选框进行分类和回归微调。...# 去正则化,img维度为[[B,G,R],H,W],因为caffe预训练模型输入为BGR 0-255图片，pytorch预训练模型采用RGB 0-1图片 def inverse_normalize(img...-255 return (img * 0.225 + 0.45).clip(min=0, max=1) * 255 # 采用pytorch预训练模型对图片预处理，函数输入的img为0-1 def...# 对相应的bounding boxes 也也进行同等尺度的缩放。..., W * scale), mode='reflect',anti_aliasing=False) #调用pytorch_normalze或者caffe_normalze对图像进行正则化

1.3K1 0

深度学习基础：6.Batch Normalization简介作用

4.进行平移和缩放处理。...使用BN层标准化数据后，网络的输出就不会很大，梯度就不会很小，因此能控制梯度爆炸和梯度消失。...eps：方差分母修正项，为了防止分母为0，一般取值为1e-5，也就是默认值。...，取值为False时，参数不显示，实际的数据归一化过程就是对原数据进行无偏估计下的Z-Score变换。...具体实例就先不放了，后续在图像处理中会频繁用。

1.1K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

3DLut表实现log视频的后期调色原理

由于其能记录更多的图像细节，动态范围更广，使得后期调色可操作空间更大，所以今天就来说一说怎么用3Dlut表实现log图的调色。........ ...... 63 63 63 敲空格好难受，不过聪明的你一定看出来规律了，没错就是依次把三个通道的值一一列出来，想象一个三维的坐标轴，分别是R G B，取值范围都是...而表里面的值是将 0-63 归一化到 0-1，存为浮点数而已。...当我们得到一张log妹纸图片后，每次取一个像素点，假如RGB三个值（50,100,200），然后将其量化到0-63范围，其实简单做法就是直接除以4，得到（12.5, 25, 50），那么从查找表中找到R...= 12， G=25 ， B=50位置的三个浮点值（这个预先把lut表读入三维数组就可以了，根据索引下标取很简单），将三个浮点值再乘以255，扩展到0-255范围，得到一组新的RGB值，这个就是调色后的颜色值

2.5K2 0

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

通过将输入数据缩放到合适的范围，归一化层有助于缓解训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。...批量归一化（Batch Normalization）批量归一化通过对每个特征通道的输入进行归一化，将输入缩放到零均值和单位方差。...层归一化（Layer Normalization）层归一化是在单个样本上对所有特征进行归一化的变体。它在句子处理和循环神经网络中特别流行。...数据预处理预处理是训练集准备的关键步骤，包括：标准化：将输入缩放到0-1范围。中心化：减去均值，使数据以0为中心。数据清洗：消除不一致和错误的数据。...常见增强技巧图像旋转、缩放和剪裁颜色抖动随机噪声添加 # 使用PyTorch进行多种图像增强 from torchvision import transforms transform = transforms.Compose

4.9K2 0

归一化还是标准化？如何为你的数据选择最佳缩放方法

归一化就像是给不同身高的选手分配统一的"标准身高"，最适合以下场景：数据分布不明确或不遵循任何特定分布时深度学习的最爱：神经网络通常喜欢接收0-1范围内的数据（就像图像像素值从0-255归一化到0-1）...0到1之间标准化：让特征们遵循"正态分布法则"标准化(Standardization)则是另一种思路：不是限制值的范围，而是调整数据的统计属性，使得均值为0，标准差为1。...如何选择：归一化 vs 标准化选择归一化还是标准化，就像选择西装还是休闲装，没有绝对的对错，要看"场合"：归一化 (Normalization)标准化 (Standardization)✅ 数据分布不明确时...✅ 数据近似正态分布时✅ 神经网络、深度学习模型✅ 存在异常值时✅ 需要0-1输出的算法✅ PCA、SVM等需要方差信息的算法❌ 存在很多异常值时❌ 需要限定范围的特征时记住，没有"放之四海而皆准"的规则...最后的建议：当不确定时，优先尝试标准化对模型进行超参数调优时，不要忘记特征缩放方法也是一个可调参数记得在测试数据上使用与训练数据相同的缩放参数掌握了特征缩放，你的模型就像穿上了"隐形斗篷"，能够透过数据表象

1901 1

归一化方法总结_实例归一化

/// 在这里主要讨论两种归一化方法： 1、线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，归一化公式如下：该方法实现对原始数据的等比例缩放...2、在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用第一种方法或其他归一化方法。比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围。...我们进行了以下的推导分析：归一化方法对方差、协方差的影响：假设数据为2个维度(X、Y)，首先看0均值对方差、协方差的影响：先使用第二种方法进行计算，我们先不做方差归一化，只做0均值化，变换后数据为...新数据的协方差为由于因此而原始数据协方差为因此做方差归一化后：方差归一化后的协方差为：使用第一种方法进行计算，为方便分析，我们只对X维进行线性函数变换...计算协方差可以看到，使用第一种方法(线性变换后)，其协方差产生了倍数值的缩放，因此这种方式无法消除量纲对方差、协方差的影响，对PCA分析影响巨大；同时，由于量纲的存在，使用不同的量纲、距离的计算结果会不同

1.6K3 0

浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性

例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规范化。...也就是说，模型设计的正确只是第一步，我们输入的图像数据的格式的正确性也是特别重要的，我们平常输入的图像大部分都是三通道RGB彩色图像，数据范围大部分都是[0-255]，也就是通常意义上的24-bit图(...在pytorch中有专门的一些模块：transforms 模块来对图像进行一些预处理操作： transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop...的官方介绍中也提到了，pytorch使用的预训练模型搭配的数据必须是：也就是3通道RGB图像(3 x H x W)，而且高和宽最好不低于224(因为拿来做预训练的模型大小就是224 x 224),并且图像数据大小的范围为...另外，不同图像像素点范围的mean和std是不一样的，一般我们输入的都是[0-1]或者[0-255]的图像数据，在pytorch的模型中，输入的是[0-1]，而在caffe的模型中，我们输入的是[0-255

2.7K3 0

基于 OpenCV 与 Java 两个语言版本实现获取某一图片特定区域的颜色对比度

三、如何通过RGB计算颜色对比度计算RGB图像的颜色对比度，可以使用颜色直方图的方法。以下是基于RGB颜色空间计算颜色对比度的方法： 1、将RGB图像转换为灰度图像。...2、计算灰度图像的颜色直方图。 3、将颜色直方图进行归一化，即将所有的像素值缩放到0-1之间。...，取值范围为0-1；亮度（Value）表示颜色的明暗程度，取值范围为0~1。...Lab颜色空间（Lab*）是一种用于描述颜色的三维空间，其中L表示明度（Lightness），取值范围为0100；a表示从红色到绿色的颜色值，取值范围为-128-127；b表示从黄色到蓝色的颜色值，取值范围为...该方法的基本思路是通过对图像中每个像素周围的邻域像素进行加权平均来降低图像中的高频成分，从而使图像变得更加平滑、连续，减少噪声对图像的影响。

5141 0

音视频面试题集锦第 20 期 | 视频编辑相关

在进行 YUV 到 RGB 的转换时，为了将 U 和 V 的取值范围从对称的 -128 到 127 归一化为非对称的 0 到 255，并且将中心点从 128 移动到 0，需要对 U 和 V 进行偏移量的减法操作...具体来说，通过减去 0.5（或 128 对应的小数形式），可以将 U 和 V 的取值范围转换为 0 到 255，从而与 RGB 的取值范围相匹配。...RGB 的取值范围。...在 H.264 中，量化参数（QP）的获取涉及到几个层级：图像参数集（PPS）：包含初始量化参数 pic_init_qp_minus26，其取值范围是 -26 到 +25。...视频编码中的量化步骤是将像素值映射到一个较小的数值范围内，这一步骤会损失一些图像细节，但可以显著减少编码后视频的数据量。 QP 值决定了量化过程中的量化步长，从而影响量化的精度。

3181 1

数据归一化处理transforms.Normalize（）

、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度、饱和度及对比度变换等 1.2 数据标准化——transforms.normalize() 功能：逐channel的对图像进行标准化...（2）RGB单个通道的值是[0, 255]，所以一个通道的均值应该在127附近才对。...*W（拓展：格式为(h,w,c)，像素顺序为RGB）（3）针对第三个问题：[0.485, 0.456, 0.406]这一组平均值是从imagenet训练集中抽样算出来的。...因为对RGB图片而言，数据范围是[0-255]的，需要先经过ToTensor除以255归一化到[0,1]之后，再通过Normalize计算过后，将数据归一化到[-1,1]。...是否可以这样理解： [0，1]只是范围改变了，并没有改变分布，mean和std处理后可以让数据正态分布参考： pytorch torchvision.transforms.Normalize(

2K2 0

Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结

PIL 图片进行水平翻转参数： p- 概率，默认值为 0.5 依概率 p 垂直翻转：transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) 功能：依据概率 p 对 PIL 图片进行垂直翻转...float or int) ，若为单个数，如 30，则表示在（-30，+30）之间随机旋转，若为 sequence，如(30，60)，则表示在 30-60 度之间随机旋转图像变换图像缩放：transforms.Resize...，并且归一化至[0-1] 注意事项：归一化至[0-1]是直接除以 255，若自己的 ndarray 数据尺度有变化，则需要自行修改。...填充：transforms.Pad 功能：对图像进行填充参数： padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个 pixel。...功能：将 transforms 中的操作随机打乱使用示例：例如，想对数据进行缩放、随机裁剪、归一化和标准化，可以这样进行设置： # 数据预处理设置 normMean = [0.4948052,

1.1K3 0

pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms

，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是BGR,这点需要注意 PIL是有自己的数据结构的，类型是；但是可以转换成numpy数组，转换后的数组为unit8，0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是...归一化；对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。...我们可以使用 transforms.ToTensor() 将 PIL.Image/numpy.ndarray 数据进转化为torch.FloatTensor，并归一化到[0, 1.0]：取值范围为[0..., 255]的PIL.Image，转换成形状为[C, H, W]，取值范围是[0, 1.0]的torch.FloatTensor; 形状为[H, W, C]的numpy.ndarray，转换成形状为[C...(是对tensor进行归一化，所以需要放在transforms.ToTensor()之后) mean=[0.485, 0.456, 0.406] std=[0.229, 0.224, 0.225] #

2K2 0

工业数据分析之数据归一化 | 冰水数据智能专题 | 2nd

1数据归一化归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。...（1）提升模型的收敛速度如下图，x1的取值为0-2000，而x2的取值为1-5，假如只有这两个特征，对其进行优化时，会得到一个窄长的椭圆形，导致在梯度下降时，梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线...（2）提升模型的精度归一化的另一好处是提高精度，这在涉及到一些距离计算的算法时效果显著，比如算法要计算欧氏距离，上图中x2的取值范围比较小，涉及到距离计算时其对结果的影响远比x1带来的小，所以这就会造成精度的损失...，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。...在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用第一种方法或其他归一化方法。比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围。

7591 0

讲解PyTorch ToTensor解读

结论ToTensor 是 PyTorch 中非常有用的预处理函数，它允许我们将输入数据转换为张量的形式，并进行归一化处理。...当涉及图像分类任务时，我们可以使用 ToTensor 函数将原始图像转换为张量，并进行归一化处理。...以上示例代码结合了图像分类任务的实际应用场景，展示了如何使用 ToTensor 函数进行图像数据的预处理。通过这种方式，我们可以更方便地准备数据集并用于模型训练和评估。...例如，一些图像增强技术可能需要使用原始图像的原始像素范围，而不是 [0, 1]。通道顺序的改变：ToTensor 函数默认将图像的通道顺序由原始的RGB（红绿蓝）改变为了BGR（蓝绿红）顺序。...类似的图像预处理函数包括：transforms.Normalize: 这个函数可以实现对图像数据的标准化处理，将每个像素的值减去均值，再除以标准差，从而使数据的均值为0，方差为1。

1.1K2 0

机器学习归一化特征编码

就梯度下降算法而言，例如有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1——10，第二个特征的取值范围为1——10000。...在梯度下降算法中，代价函数为最小平方误差函数，所以在使用梯度下降算法的时候，算法会明显的偏向于第二个特征，因为它的取值范围更大。在比如，k近邻算法，它使用的是欧式距离，也会导致其偏向于第二个特征。...归一化算法是通过特征的最大最小值将特征缩放到[0,1]区间范围归一化(Normalization) 归一化是利用特征的最大最小值，为了方便数据处理，将特征的值缩放到[0,1]区间，对于每一列的特征使用...而数据归一化之后，损失函数的表达式可以表示为：其中变量的前面系数几乎一样，则图像的等高线为类似圆形形状，最优解的寻优过程图像如下：对两个原始特征进行了归一化处理，其对应的等高线相对来说比较圆，在梯度下降时...例如对于上述极简数据集而言，Gender的取值是能是M或者F，独热编码转化后，某行Gender_F取值为1、则Gender_M取值必然为0，反之亦然。

1621 0

C++ OpenCV直方图计算

上述直方图概念是基于图像像素值，其实是对图像梯度，每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念的真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。...直方图最常见的几个属性： -dmis 表示维度，对灰度图像来说只有一个通道值 dmis=1 -bins 表示在维度中子区域大小划分，bins=256,划分为256个级别 -range 表示值得范围，灰度值范围为...5.直方图归一化到范围 ? 在画直方图之前，先使用 normalize 归一化直方图，这样直方图bin中的值就被缩放到指定范围。...该函数接受下列参数: r_hist: 输入数组 r_hist: 归一化后的输出数组(支持原地计算) 0 及 histImage.rows: 这里，它们是归一化 r_hist 之后的取值极限 NORM_MINMAX...: 归一化方法 (例中指定的方法将数值缩放到以上指定范围) -1: 指示归一化后的输出数组与输入数组同类型 Mat(): 可选的掩码 6.在直方图画布上画出直方图 ?

2.2K2 0

颜色模型与转换

RGB模型与YUV模型之间的转换关系如式所示，其中RGB取值范围均为0-255。 ?...1 03 HSV颜色模型 HSV是色度（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）的简写，通过名字也可以看出来该模型通过这三个特性对颜色进行描述。...如果在非线性变换的情况下，应将输入RGB图像归一化到适当的范围以内获得正确的结果，例如将8位无符号图像转成32位浮点图像，需要先将图像像素通过除以255缩放到0到1范围内，以防止产生错误结果。 ?...注意如果转换过程中添加了alpha通道（RGB模型中第四个通道，表示透明度），则其值将设置为相应通道范围的最大值：CV_8U为255，CV_16U为65535，CV_32F为1 表3-1 cvtColor...在程序中，我们为了防止转换后出现数值越界的情况，先将CV_8U类型转成CV_32F类型后再进行颜色模型的转换。代码清单3-2 myCvColor.cpp图像颜色模型互相转换 1.

2K3 1

数据读取与数据扩增方法

当然，用来读取图像自然不在话下。使用plt.imread()读取图片将其储存为一个RGB像素值矩阵，再进行处理。...0-255] print(imgL.dtype) #输出imgL图片类型,float64为[0-1],已经被归一化 print(img) #输出img所有像素的RGB值 print(imgL) #输出imgL...2.3 随机遮挡对图像进行随机遮挡: transforms.RandomErasing。...的tesntor # transforms.ToTensor(), # 对图像像素进行归一化 # transforms.Normalize...Dataset：对数据集的封装，提供索引方式的对数据样本进行读取 DataLoder：对Dataset进行封装，提供批量读取的迭代读取加入DataLoder后，数据读取代码改为如下： import os

1.5K1 0

OpenCV-色彩空间

每一个通道像素值都是0-255，我们可以把三个通道看成是坐标系中的三个轴，由于R、G以及B中取值都是0-255的范围，因此RGB组合表示的颜色可以构成一个包含256*256*256个元素的立方体，其中每一个元素都对用着...可以看出当三个通道即R = 0,G = 0,B = 0混合后的颜色为黑色，同理如果R = 255,G = 255,B = 255混合的话颜色为白色。...此时坐标轴为0-1，这是因为在计算机中1个字节表示8位，2的8次方为256，因此使用1个字节就可以表示0-255之间的任意数，所以在上面图中使用0-1的坐标轴来进行标示。...RGB颜色空间中，三种颜色分量的取值与所生成的颜色之间的联系并不直观。而HSV颜色空间，更类似于人类感觉颜色的方式，封装了关于颜色的信息：“这是什么颜色？深浅如何？明暗如何？”。...实际上H真实取值是0-360的，但是在OpenCV中取值为0-180。

1.1K0 0

pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据「建议收藏」

时，不进行缩放 :param resize_width 为None时，不进行缩放， PS：当参数resize_height或...image[y:(y+ h),x:(x+w)] return cut_img def scale_rect(orig_rect,orig_shape,dest_shape): ''' 对图像进行缩放时...，对应的rectangle也要进行缩放 :param orig_rect: 原始图像的rect=[x,y,w,h] :param orig_shape: 原始图像的维度shape=[h,...w] :param dest_shape: 缩放后图像的维度shape=[h,w] :return: 经过缩放后的rectangle ''' new_x=int(orig_rect...时，不进行缩放 :param resize_width 为None时，不进行缩放， PS：当参数resize_height或

2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

【Faster R-CNN】2. Faster RCNN代码解析第一弹

深度学习基础：6.Batch Normalization简介作用

3DLut表实现log视频的后期调色原理

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

归一化还是标准化？如何为你的数据选择最佳缩放方法

归一化方法总结_实例归一化

浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性

基于 OpenCV 与 Java 两个语言版本实现获取某一图片特定区域的颜色对比度

音视频面试题集锦第 20 期 | 视频编辑相关

数据归一化处理transforms.Normalize（）

Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结

pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms

工业数据分析之数据归一化 | 冰水数据智能专题 | 2nd

讲解PyTorch ToTensor解读

机器学习归一化特征编码

C++ OpenCV直方图计算

颜色模型与转换

数据读取与数据扩增方法

OpenCV-色彩空间

pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据「建议收藏」

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐