이미지 정규화

상

Image

없음

없음

이미지 입력

정규화된 이미지

Image

없음

없음

정규화된 이미지.

정규화 방법

String

['최대 최소 정규화', '평균 분산 정규화', '최대 절대값 정규화', 'L1 노름 정규화', 'L2 노름 정규화', '로그 정규화']

최대 최소 정규화

정규화 방법을 설정하면 최대 최소 정규화가 가장 일반적인 방법이며, image = (image - minimum)/(maximum - minimum) * norm_max, norm_max는 1 또는 255로 설정, mean variance normalization, image = (image - average)/variance * norm_max, norm_max는 1 또는 255로 설정, maximum absolute value normalization, image divided by (Chebyshev distance) L ∞ norm (maximum absolute value) and multiplied by norm_max, norm_max는 보통 1 또는 255로 설정하고, L1 norm 정규화하고, 이미지를 정규화된 배열 (맨해튼 거리) 로 나눈 다음 L1-norm (절대값의 합), norm_max를 큰 수로 설정하고, L2 norm 정규화하고, 이미지를 정규화된 배열 (유클리드 거리) 로 나눈 다음 L2-norm, norm_max를 큰 수의 로그 정규화로 설정하고, 이미지를 10의 로그로 취한 다음 최대 값으로 나눈 다음 10의 로그로 취한 다음 NORM_MAX를 사용하면 NORM_MAX를 큰 숫자로 설정할 수 있습니다.

정규화된 범위 최대

Float

[1, 10000000]

255

정규화된 범위의 최대값 설정.

잘라내기를 활성화하다

Bool

[True, False]

False

활성화되면 정규화 결과가 잘립니다.

최소 잘림

Float

[-100000, 100000]

0

절단 최소값을 설정합니다. 정규화된 결과 값이 이 값보다 작으면 값을 이 값으로 설정합니다.

최대 잘림

Float

[-100000, 100000]

255

절단 최대값을 설정합니다. 정규화된 결과 값이 이 값보다 큰 경우 값을 이 값으로 설정합니다.

노드 활성화

Bool

없음

True

노드 기능 켜기.