mean = 255.0 * n" />

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正規(guī)化(normalization)處理

時間:2022-03-16 16:21:02 | 來源:行業(yè)動態(tài)

時間:2022-03-16 16:21:02 來源:行業(yè)動態(tài)

:透過減去數(shù)據(jù)對應維度的統(tǒng)計平均值,消除公共部分以凸顯個體之間的差異和特征的一種平穩(wěn)的分布計算。下面使用到的[0.485, 0.456, 0.406]、[0.229, 0.224, 0.225]兩組數(shù)據(jù),是業(yè)界經過公認的經驗數(shù)據(jù)。


mean = 255.0 * np.array([0.485, 0.456, 0.406])

stdev = 255.0 * np.array([0.229, 0.224, 0.225])

以上就是針對讀入圖像與模型之間對應的一些轉換與計算的過程。

  1. 創(chuàng)建控制元件并與攝像頭進行關聯(lián):
這里使用的traitlets、IPython.display、ipwidgets.wiegets與jetbot的Camera庫,在前面的文章里都說明過,比較重要的代碼如下:

  1. blocked_slider:用于顯示所獲取圖像是blocked類的幾率


blocked_slider = widgets.FloatSlider(description='blocked', min=0.0, max=1.0, orientation='vertical')

  1. speed_slider:用于調整Jetbot小車行進速度比


speed_slider = widgets.FloatSlider(description='speed', min=0.0, max=0.5, value=0.0, step=0.01, orientation='horizontal')

  1. camera_link:將攝像頭獲取圖像與image變量進行關聯(lián),并執(zhí)行格式轉換,才能在下方display指令之后,將攝像頭圖像動態(tài)地在Jupyter里顯示。


camera_link =

關鍵詞:處理,正規(guī)

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