分类中对数据标准化

AugFPN: Improving Multi-scale Feature Learning for Object Detection 论文笔记 前言 首先来说一下FPN的一些设计缺陷,如下图所示,FPN可以分为三个阶段:(1)特征融合前;(2)top-down特征融合;(3)特征融合后。每个阶段都存在一处设计缺陷: 不同层级的特征之间存在语义差异。在进行特征融合前,会先将不同层级的特征经过一个1×11 \times 11×1的卷积层以降低通道数,但这一过程未考虑这些特征之间存在的巨大的语义差异。如果直接将这些特征进行融合,由于它们的语... 阅读详情
function [data, minv, maxv] = ScaleFeature( data, minv, maxv )
    if nargin == 1
        minv = min(data);
        maxv = max(data);
    end
    
    nsample = size(data, 1);
    data = (data - repmat(minv, [nsample, 1])) ./ (repmat((maxv - minv), [nsample, 1]) + eps);

end


一直好像对这个问题都不重视。。但是实际好像还蛮重要的。


对训练样本,[data, minv, maxv] = ScaleFeature( data )

对测试样本,[data, ~, ~] = ScaleFeature( data, minv, maxv )

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