#python #deep-learning #conv-neural-network #grayscale #resnet
Вопрос:
Необходимо ли нормализовать значения пикселей, если есть только черно-белые (ничего промежуточного/без серых), перед подачей в ResNet18 для классификации?
ИОУ, необходимо ли это преобразование?
преображается.Нормализовать(среднее значение=[0,485, 0,456, 0,406], std=[0,229, 0,224, 0,225])
Примечание: В настоящее время я складываю каждое черно-белое изображение 3 раза, чтобы оно соответствовало ожиданиям RGB ResNet.
Ответ №1:
модель обучается, ожидая значений со средним значением 0 и некоторой измеренной дисперсией.
Размышляя о своем случае, вы получили бы что-то вроде, например, пикселя синего канала с 1:
(1-0.485)/0.229 = 2.24
и для пикселя с 0:
(0-0.485)/0.229 = -2.11
Если вы используете предварительно обученные веса, я бы предположил, что да, это необходимо, в противном случае вы можете измерить его в точности вашей тренировки. В любом случае, если вы не уверены, проверьте результат с ним и без него.