Global Contrast Normalization

全局对比度归一化在图像处理中的应用
最新推荐文章于 2024-09-03 06:30:00 发布
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#python #深度学习 #pytorch #人工智能 #计算机视觉

全局对比度归一化（GCN）是一种用于图像预处理的技术，旨在消除图像区域间的对比度差异。计算方式是通过减去图像均值并除以最大标准差（加一个小的ε防止除以零）。博客提供了Python实现代码，并提到GCN在DeepSVDD中用于数据标准化。此外，GCN后的图像数据被用来确定每个类别数据的最大最小值。

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文章目录

1.作用

全局对比度归一化是为了防止图像的不同区域有不同量级的对比度。

2.计算方式

对于每个图像计算其像素均值，并根据其标准差归一化
X X X表示宽 w w w高 h h h通道为 c c c的输入图像数组， X ˉ = 1 k w h ∑ i = 1 h ∑ j = 1 w ∑ k = 1 c X i j k \bar{X}=\frac{1}{kwh}\sum\limits_{i=1}^h\sum\limits_{j=1}^w\sum\limits_{k=1}^cX_{ijk} Xˉ=kwh1​i=1∑h​j=1∑w​

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【CV】图像的对比度归一化（Contrast Normalization）
北境の守望者
08-23 1万+
以下来自， CNN神经网络层次分析 ： 很好地总结了CNN 中的各层操作 3）、局部对比度归一化层Local Contrast Normalization Layer-N： 该模块主要进行的是局部做减和做除归一化，它会迫使在特征map中的相邻特征进行局部竞争，还会迫使在不同特征maps的同一空间位置的特征进行竞争。在一个给定的位置进行减法归一化操作，实际上就是该位置的值减去邻域各像素的加权...
显著性物体检测: Global Contrast based Salient Region Detection (RC 和 HC)
wae42675的博客
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前言：论文链接：Global Contrast based Salient Region Detection2013年，CVPR，来自于程明明团队，主要提出一种基于全局对比度的显著性区域检测算法。作者主要认为：全局对比，避免仅在物体轮廓处产生较高显著值（局部对比的缺点）；有利于为相似区域分配一个相近的显著值，均匀突出目标；物体显著性，主要由它与周围区域对比度决定，相距很远的区域起作用较小；算法细节...
Global contrast based salient region detection
09-05
程明明2011年在CVPR上发表的一篇基于全局对比度的显著区域检测的论文，本文为英文版。本文介绍的是图像显著性的检测，是在显著图方向上做得比较好的文章，文中的显著图提取做得很好，算法的速度也比较快。
深度学习的数据预处理——全局对比度归一化(GCN)
shandianfengfan的博客
06-11 3366
深度学习领域的normalization预处理，把数据钳制到一定范围，确保不同样本的数据都属于同一量级
Deep learning-contrast normalization
xiaomiguan的博客
11-26 852
Deep learning-contrast normalization In order to reduce unit’s activation if neighbor’s unites are also active and create competition between feature maps, we apply the contrast normalization to deal
深度学习应用 - 计算机视觉篇
绎岚科技的博客
09-03 1005
在科技的浩瀚星空中，深度学习犹如一颗璀璨的明星，正引领着人工智能领域的革新与发展。其中，计算机视觉作为深度学习应用的璀璨篇章，正以前所未有的速度改变着我们的世界。计算机视觉，简而言之，是让机器像人类一样“看”懂世界的技术，它赋予计算机解读图像和视频内容的能力，从简单的物体识别到复杂的场景理解，无所不包。随着深度学习算法的日益成熟与大数据的蓬勃兴起，计算机视觉技术正逐步突破传统方法的局限，开启了一个智能感知与理解的新纪元。
将数字图像特征值标准化
最新发布
04-19
4. **Global Contrast Normalization (GCN)** GCN不仅考虑到了全局对比度的变化情况而且还兼顾局部细节保留程度的问题；因此被广泛应用于各种计算机视觉任务当中。 ```python mean_image = np.mean(X_train, ...
基于BCDR数据集的CNN乳腺图像分类源码
二是执行 `preprocessing.py config.yaml` 进行图像增强与标准化处理，具体包括 GCN（Global Contrast Normalization，全局对比度归一化）和 LCN（Local Contrast Normalization，局部对比度归一化）。GCN 可消除...
显著目标检测论文(一)——Global Contrast based Salient Region Detection (2011)
Right here, Code is Magic
08-28 2332
基于全局对比度的显著性区域检测 1、引言 2、基于直方图统计的对比度（HC） 3、基于区域的对比度（RC） 4、实验 参考资料 基于全局对比度的显著性区域检测 这篇论文其实在作者的主页上面已经给出中文版的论文了，所以大家看看中文版的论文也就可以看懂了，是为了对显著性论文整个脉络的整理。 同时本文也将对照源码分析论文中算法的实现. 1、引言 论文的提出主要是根据以下...
显著检测论文解析1——Global contrast based salient region detection（程明明 IEEE TPAMI）
zzb4702的博客
11-16 6198
显著检测论文解析1      本人在图像处理方面的主要研究方向是显著性检测，在刚接触显著性时感觉很难下手，有太多东西不是很清楚。学习到现在我对这一块有了一定的认识，现在对显著性领域我读过的近几年比较好的论文写一下我的见解，希望对有需要的同学有一定帮助。如果所写有错误的地方希望大神们指正。    显著性检测因为是一个非常具体的研究方向，所以并不像跟踪，人脸识别这种有一些经典的方法步骤。显著性
(待补充)图像预处理——对比度归一化 & 数据增强
dugudaibo的博客
09-15 6831
本博客主要内容为介绍再利用深度学习框架解决计算机视觉问题时的图像预处理部分。首先介绍全局对比度归一化（GCN） & 局部对比度归一化（LCN），之后介绍数据增强的三种方法，即平移、旋转和缩放等几何变换方法、加入幅度被精心调制的噪声，以及使用差分自编码器（VAE）进行图像生成
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weixin_42741934的博客
09-03 759
在这篇论文中，作者提出了两种显著性检测方法，分别是基于直方图统计的对比度的方法（HC）和基于区域的对比度的方法（RC）。   一、基于直方图统计的对比度（HC） 一个像素的显著性值用它和图像中其它像素颜色的对比度来定义。例如，图像I中像素Ik的显著性值定义为： 其中D（Ik,Ii）为像素Ik和像素Ii在L*a*b空间的颜色距离度量。可以按照像素顺序展开为： 其中N为图像I的像素值...
全局响应归一化GRN解析
bbbeoy的专栏
07-15 1372
这就是一个特征重标定的过程，特征归一化输出的其实是一个权重值，这个值载荷输入x相乘就能获得每个通道的重要程度，GRN中还加入了两个可学习参数weight和bias用于优化。通过在H和W维度上使用L2范数，把空间特征聚合成为一个向量，其实也可以使用类似SE里的全局平均池化层，主要用于获取全局性的通道信息。用于计算当前通道相对于其他通道的相对重要性，其值在0~1之间，该方法类似于SE里的sigmoid输出。中提出的一种归一化方法，其实也就是一种注意力机制，跟视觉中常用的。
svhn的local contrast normalization处理
guojingjuan的博客
09-19 1486
出处来自：论文：Convolutional Neural Networks Applied toHouse Numbers Digit Classification https://arxiv.org/pdf/1204.3968.pdf Samples are pre-processed with a local contrast normalization(with a 7x7
theano 实现图像局部对比度归一化
一江明澈的水的专栏
10-10 1558
很多时候我们需要对图像进行局部对比度归一化，比如分块CNN的预处理阶段。theano对此提供了一些比较方便的操作。 局部归一化的一种简单形式为： 其中μ和σ分别为局部（例如3x3的小块）的均值和标准差。 利用代码说明一下如何实现： import theano import numpy from theano.sandbox import neighbours from theano
深度学习中的9种归一化方法概述
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ConvNeXt V2 论文笔记
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ConvNeXt-V2：当 MAE 遇见 ConvNeXt 会碰撞出怎样的火花？
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 725
在本文中，我们介绍了一个名为 ConvNeXt V2 的新 ConvNet 模型系列，一种更适合自监督学习而设计的新型网络架构。通过使用全卷积掩码自编码器预训练，可以显着提高纯 ConvNets 在各种下游任务中的性能，包括 ImageNet 分类、COCO 对象检测和 ADE20K 分割。如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣，强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』，每日为大家带来精品原创、多领域、有深度的前沿科技论文解读及工业成熟解决方案！
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