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文章目录

• 前言
• 范围归一化
• 均值和标准差归一化
• &引申
• 总结

前言

在做基于图像的目标检测遇到了图像的归一化操作，为此展开了一定的探讨：

图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。

范围归一化

将图像的像素值缩放到一个特定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。

这有助于确保所有像素值都在一个有限的范围内，适用于很多深度学习模型。

公式：

normalized_pixel_value = (original_pixel_value - min_pixel_value) / (max_pixel_value - min_pixel_value)

其中，min_pixel_value 和 max_pixel_value 是图像中像素值的最小和最大值。

均值和标准差归一化

将图像的每个通道的像素值减去通道的均值，然后除以通道的标准差。

这有助于消除不同通道之间的偏移和缩放差异。

公式：

normalized_pixel_value = (original_pixel_value - mean) / std

其中，mean 和 std 是对应通道的均值和标准差。

&引申

归一化和标准化的区别：

归一化的缩放是“拍扁”统一到区间（仅由极值决定），而标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的，和整体样本的分布有很大的关系。

值得注意：
归一化：缩放仅仅跟最大、最小值的差别有关。

标准化：缩放和每个点都有关系，通过方差（variance）体现出来。与归一化对比，标准化中所有数据点都有贡献（通过均值和标准差造成影响）。

为什么要标准化和归一化？

提升模型精度：归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。
加速模型收敛：标准化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。

总结

这些归一化方法可以提高模型训练的稳定性和收敛速度，同时有助于防止模型对输入数据的敏感性过大。

选择合适的归一化方法通常取决于模型的架构和训练数据的特性。

在使用深度学习框架时，通常会提供一些内置的归一化层或转换函数，简化了这个过程。