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沙龙
1
回答
pytorch
中
rgb
图像
归一化
参数
背后
的
原因
、
、
我在很多教程和
pytorch
文档中都看到过transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),我知道第一个
参数
是mean,第二个
参数
是std。我不明白为什么不同通道
的
值是不同
的
。
浏览 23
提问于2021-01-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何使用参考
RGB
值
归一化
RGB
值
、
、
、
、
我想要得到一个
图像
在许多照明条件下
的
RGB
值。为了获得某种中性
的
场景,我想用一些预定义
图像
的
RGB
值来
归一化
RGB
值。 让我解释一下。我有6个预定义
的
图像
,我知道它们确切
的
平均
RGB
值。现在我将在不同
的
照明条件下拍摄未知
图像
的
照片。我还将在相同条件下拍摄预定义
的
6个
图像
<em
浏览 1
提问于2012-06-29
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何在Matlab
中
绘制
归一化
RGB
图像
的
二维直方图
、
、
、
、
我有一个原始
的
RGB
JPEG
图像
,我已经创建了一个
归一化
的
RGB
图像
。我可以为这个
归一化
的
RGB
图像
绘制历史图。我现在需要绘制
归一化
RGB
图像
的
二维直方图,其中两个轴表示Matlab
中
每个像素
的
归一化
红色和绿色分量。请帮我弄一下这个。
浏览 11
提问于2017-08-28
得票数 2
2
回答
Pytorch
:将输入规范化添加到模型(分割层)
我想将
图像
归一化
添加到现有的
pytorch
模型
中
,这样我就不必再对输入
图像
进行
归一化
了。假设我有一个现有的模型 model = torch.hub.load('
pytorch
/vision:v0.6.0', 'mobilenet_v2', pretrained=True) model.eval我找不到一个层来执行这里显示在numpy
中
的
输入规范化所需
的
除法或减法: i
浏览 36
提问于2020-06-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
蛋白会使面膜正常化吗?
、
感谢你
的
任何建议!
浏览 6
提问于2021-11-24
得票数 1
2
回答
为什么我们要将
图像
归一化
为mean=0.5,std=0.5?
、
、
、
、
我在Github
中
查找GAN代码。我找到
的
代码使用
pytorch
。在这段代码
中
,我们首先将
图像
归一化
为mean = 0.5,std = 0.5。通常,
归一化
为min =0和max = 1。为什么
归一化
为均值= 0.5,std = 0.5?
浏览 5
提问于2018-09-03
得票数 9
1
回答
skimage.filters.threshold_mean
的
返回类型不应该是0-255吗?
、
、
bw_image = sk_col.
rgb
2gray(image) plt.imshow(bw_image, cmap="gray")plt.imshow(binary_image, cmap="gray")plt.show()问题是为什么我
的
平均分是我不应该得到0-255左右
的
值吗?skimage.color.
浏览 8
提问于2020-03-16
得票数 1
1
回答
在没有可学习
参数
的
情况下,火炬
中
的
层规范化吗?
、
、
我们可以通过by:torch.nn.LayerNorm(shape)在
Pytorch
中
添加层规范化。但是,这是具有可学习
参数
的
层规范化。也就是说,它
的
方程式如下:有没有没有可学习
参数
的
内建层
归一化
?
浏览 4
提问于2022-06-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为CIFAR100构造resnet18
、
这可能是一个基本
的
问题,因为我是从计算机视觉开始。我正在尝试使用resnet18从
pytorch
和使用CIFAR-100数据集。单个
图像
的
大小为3x32x32,模型无法转发此抛出错误。它可以处理大小为224、128、64
的
数组。我应该如何构造我
的
图像
来具体地用resnet18 (而不是其他
的
arch)来处理它们。
浏览 0
提问于2020-01-15
得票数 0
1
回答
ML模型输入和输出类比
、
、
、
随着我对ML (我是一名移动DEV)
的
了解越来越多,我开始在我
的
脑海中形成一个类比。我想要社区
的
意见/验证。我在尝试使用ML模型时遇到了一个问题,我不知道如何读取预期输入(API),也不知道如何解码预期输出。到目前为止,我
的
经验是支离破碎
的
,因为一些模型会说“给我一个1,2,120,120
的
图像
”或类似的
浏览 2
提问于2019-01-24
得票数 0
1
回答
Coreml模型
pytorch
模型
的
浮点输入
、
、
、
、
我有一个
pytorch
模型,它使用0-1之间
归一化
的
像素值将3 x width x height
图像
作为输入img = io.imread(img_path)我将这个模型转换为coreml并导出了一个mlmodel,它接受具有正确尺寸
的
输入Image (Color
浏览 5
提问于2018-09-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
归一化
图像
直方图
、
、
我在MATLAB中有一个
RGB
图像
m。im = mean(m,3);我读到规范化模块扩展
图像
像素值以覆盖整个像素值范围(0-1),但在
归一化
图像
的
直方图中还有一些介于0到1之间
的
步骤。谢谢
浏览 2
提问于2014-11-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于查找表
的
图像
直方图均衡
、
、
我试图在Java
中
对灰度
图像
进行直方图均衡化。描述如下:迭代
图像
,使用每个像素
的
RGB
的
一个频带作为查找表
的
索引,以确定
图像
的
新像素值。将每个像素
的
RGB
设置为对应于新像素值
的
RGB
。实现这一点,我得到了一个蓝色
的
图像
:(预期结果)下面是我到目前为止掌握
的
代码: private void his
浏览 0
提问于2017-10-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Java将
图像
标准化为[0,1]
、
如何在Java
中
规范化给定
的
位图?如下所示: Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(picturePath); // b = b / 255.0 所以我
的
图像
不是从0到255
的
RGB
,而是从0到1
的
RGB
归一化
。
浏览 22
提问于2020-06-07
得票数 0
回答已采纳
4
回答
如何将Kinect
的
深度数据映射到其
RGB
颜色?
、
、
我想要将给定
的
深度数据映射到它
的
RGB
副本(这样我就可以获得实际
的
颜色和深度)
浏览 0
提问于2013-06-10
得票数 6
1
回答
为什么Keras preprocess_input()将
RGB
切换到BGR
、
我在书中提到 返回预处理
的
numpy.array或类型为float32
的
tf.Tensor。
图像
从
RGB
转换为BGR,然后每个颜色通道相对于ImageNet数据集都以零为中心,不进行缩放。为什么需要将
RGB
转换为BGR?
背后
的
原因
是什么?
浏览 3
提问于2021-02-09
得票数 1
1
回答
有没有办法将一个
Pytorch
模型
的
所有
参数
复制到另一个特定
的
批量
归一化
均值和标准
中
?
、
我在网上找到了许多将一个
pytorch
模型
参数
复制到另一个模型
参数
的
正确方法,但不知何故,复制-粘贴操作总是遗漏了批处理
归一化
参数
。只要我在模型
中
只使用conv2d、linear、drop、max pool等模块,一切都可以正常工作。但是一旦我在
pytorch
模型
中
添加了批量规范化,下面给出
的
脚本就会停止工作,并且测试时
的
准确性会有所不同:copy_net = mode
浏览 11
提问于2018-12-01
得票数 1
1
回答
如何解决错误: TypeError:
图像
数据
的
无效形状(60、60、8)
、
、
、
、
我用了整个官方
的
火把作为基地。total /= total.max()print(np.shape(total)正如您所看到
的
,该数组中有64个元素,有64个训练
图像
(目前很少),该数组被转换为张量,然后转换为py手电筒数据集。tensor_c = torch.tensor(total
浏览 0
提问于2022-02-23
得票数 0
1
回答
图像
中
光流
的
范围是多少?
、
、
我使用opencv来计算两幅
图像
(frame_t和frame_t+1)之间
的
光流。然后我想用光流来扭曲帧t以得到warped_frame_t+1。扭曲函数是F.grid_sample (
pytorch
)。由于F.grid_sample
中
的
网格范围是(-1,1),我需要对光流进行
归一化
。但是我应该如何进行规范化呢?
图像
中
光流
的
范围是多少?它在(-w+1,w-1) (-h+1,h-1)
的
范围内吗?
浏览 24
提问于2021-07-06
得票数 0
3
回答
为什么
Pytorch
正式使用mean=[0.485,0.456,0.406]和std=[0.229,0.224,0.225]来规范
图像
?
、
、
在这个页面()
中
,它指出“所有经过预先训练
的
模型都期望输入
图像
以同样
的
方式
归一化
,即三通道
RGB
形状
图像
(3xHxW)
的
迷你批次,其中H和W预计至少为224个。
图像
必须加载到0,1
的
范围内,然后使用mean = [0.485, 0.456, 0.406]和std = [0.229, 0.224, 0.225]进行
归一化
”。标准化
的
通常
的
mean和std不应该是[0
浏览 1
提问于2019-09-29
得票数 57
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