我正在使用 Theano 实现 CNN。在论文中,我必须在训练 CNN 之前进行图像预处理
We extracted RGB patches of 61x61 dimensions associated with each poselet activation, subtracted the mean and used this data to train the convnet model shown in Table 1
你能告诉我“减去平均值”是什么意思吗?告诉我这些步骤是否正确(这是我的理解) 1) 计算整个图像的红色 channel 、绿色 channel 和蓝色 channel 的平均值 2)对于每个像素,从红色值中减去红色 channel 的平均值,从绿色值中减去绿色 channel 的平均值,蓝色 channel 也相同 3) 负值是否正确,还是我使用了 abs?
谢谢大家!!
最佳答案
你应该仔细阅读论文,但最有可能的是它们的意思是补丁的平均值,所以你有N个矩阵61x61 像素,相当于长度为 61^2 的向量(如果有三个 channel 则 3*61^2)。他们所做的 - 他们简单地计算每个维度的平均值,因此他们计算关于每个 3*61^2 维度的这些 N 向量的平均值。结果,他们获得了长度为 3*61^2 的平均向量(或平均矩阵/平均补丁如果你愿意的话),他们会从所有这些 N 补丁中减去它。生成的补丁将具有负值,这很好,你不应该取 abs 值,神经网络更喜欢这种数据。
关于python - 从图像中减去均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29743523/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点?我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等),但我确实想创建一个输出文件。
我有带有Logo图像的公司模型has_attached_file:logo我用他们的Logo创建了许多公司。现在,我需要添加新样式has_attached_file:logo,:styles=>{:small=>"30x15>",:medium=>"155x85>"}我是否应该重新上传所有旧数据以重新生成新样式?我不这么认为……或者有什么rake任务可以重新生成样式吗? 最佳答案 参见Thumbnail-Generation.如果rake任务不适合你,你应该能够在控制台中使用一个片段来调用重新处理!关于相关公司
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意,但是谷歌搜索||=并不是很有帮助;)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句?例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外,类似这样的东西的通用术语是什么?条件分配是我的第一个猜测,但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi?还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
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