归一化变换 Normalizing transformations

于 2025-02-26 05:30:00 发布
阅读量212 收藏
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能 计算机视觉 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vision_tech/article/details/145758220

归一化变换包含两个部分，图像坐标的平移和尺度的缩放。进行归一化的变换不但能够提高处理结果的精确度，而且通过选择一个标准的坐标系预先的消除了图像尺度和坐标原点的选择对算法最终结果的影响。

归一化变换的步骤：

1.    对点进行平移，让这些点的图心（Centroid）移到原点

2.    进行尺度缩放，让这些点的到原点的平均距离为

数据的归一化在一些算法中是必须得，特别是对一些不太良定的问题，例如：基本矩阵的计算以及三焦张量的DLT算法。

归一化变换矩阵T的求解：

是

的平均值

尺度S为

COWELL可为
关注
【深度学习】介绍Normalizing Flows及其两种方法——MAF和RealNVP，介绍了深度学习生成模型的基本概念、术语及符号说明，并给出了该方法的原理和操作步骤
AI天才研究院
08-13 833
概率生成模型（probabilistic generative model）是一个非常重要的统计工具，可以用于表示潜在数据生成分布、进行推断、进行采样、评估训练质量等。其目标是对未观察到的样本变量进行建模，并能够通过这些变量生成具有真实分布的新样本。从某种意义上说，所谓的生成模型就是一个模型，它可以根据给定的条件生成相应的数据。但是与传统的判别式模型不同，生成模型不能直接预测输出变量的取值，只能生成可观测的数据分布。
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
图像平移尺度归一化图像平移尺度归一化
12-03
图像平移尺度归一化 图像平移尺度归一化 图像平移尺度归一化图像平移尺度归一化 图像平移尺度归一化 图像平移尺度归一化 图像平移尺度归一化 图像平移尺度归一化
几种常见的归一化方法
热门推荐
weixin_43921949的博客
09-13 8万+
关于归一化的一些理解！！
归一化、标准化、正则化
weixin_42766244的博客
03-19 2313
归一化、标准化、正则化 归一化/标准化定义 1. 归一化 就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放到0和1之间。方法如下所示：    xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i - min(x_i)}{max(x_i) - min(x_i)}max(xi​)−min(xi​)xi​−min(xi​)​ 2. 标准化 就是将训练集中某一列特征值（假设是第i列）缩...
归一化理解
weixin_41767872的博客
10-21 163
批归一化（Batch Normalization，通常简称为BN）是一种用于深度神经网络中的正则化和优化技术。它的主要目的是加速神经网络的训练，并改善模型的收敛性能。批归一化是由Sergey Ioffe和Christian Szegedy于2015年提出的，并已成为深度学习中的一种标准技术。批归一化的核心思想是在神经网络的每个隐藏层的输入上进行归一化操作，以使每层的输入分布稳定。对于每个训练批次，在每个特征维度上计算均值和方差。使用均值和方差对每个批次的输入进行归一化，使其具有零均值和单位方差。
链码的平移归一化和旋转归一化
u013263891的博客
11-27 1万+
看《数字图像处理》的11.1.2链码一节最开始看得云里雾里，主要原因是翻译实在是太烂了，看了 https://blog.youkuaiyun.com/yang6464158/article/details/39801381，才发现平移归一化和旋转归一化是如此简单的操作。 平移归一化：将链码的方向编号列出来，组成一个循环序列，找到方向编号最小的数值，作为起始位。（如图a的归一化是以方向标号为0作为起始位...
概率密度变换公式 雅可比矩阵_基于流的深度生成模型
weixin_39854867的博客
12-23 1303
在本文中，我们将深入探讨第三种生成模型：基于流的生成模型(Flow-based generative models)。与GAN和VAE不同，这种模型显式地学习输入数据的概率密度函数。截至目前，我已介绍了两种生成模型，GAN和VAE。它们都不能显式地计算出真实数据的概率密度函数 $p(\boldsymbol{x}),\boldsymbol{x} \in \mathcal{D}$，因为这真的很难！以含...
使用 Python 从头开始​​构建百万参数 LLM
AI天才研究院
12-22 440
使用 Python 从头开始​​构建百万参数 LLM: A Step-by-Step Guide to Replicating LLaMA Architecture 复制 LLaMA 架构的分步指南
这里所谓的图像平移尺度归一化就是指通过变换消除平移和比例缩放对图像的影响。
10-16
这里所谓的图像平移尺度归一化就是指通过变换消除平移和比例缩放对图像的影响。
计算机视觉中的多视图几何＜Part0—基础知识：射影几何、变换和估计＞(3)
weixin_44554973的博客
08-31 752
3. 估计——2D射影变换 估计是指在某些本质测量的基础上计算某个变换或其他数学量。 测量数：考虑自由度个数和约束个数后给出的一个下届； 近似解：精确解称为最小配置解，近似解是通过最小化某个代价函数完成； 黄金标准算法：通常存在一种最优代价函数，其最优的含义是在一定假设下，使代价函数取最小值的解是最好估计，计算该代价函数最小值的算法称为黄金标准算法； 3.1 直接线性变换(DLT)算法 齐次矢量方程，相差一个尺度因子： xi′=Hxi→xi′×Hxi=0→Aih=0 x_i'=Hx_i\rightarr
【计算机视觉】直接线性变换（DLT）求解P矩阵（3 加入坐标的归一化）（附MATLAB代码）
qq_45690046的博客
12-19 4192
引言 本来上一篇帖子就已经达到了精度要求，不过经过同学提醒才发现老师的作业要求中有要求考虑归一化。 emmmmm 坐标归一化 进行归一化的必要性和方法参考 《计算机视觉中的多视几何》中的描述： 上面的是从 2D到2D的结论，不过与从3D到2D的结论是相似的： 总结一下，就是在计算之前，要将空间点和平面点都进行归一化，空间点要归一化到距离原点的平均距离为√3，平面点要归一化到距离原点的平均距离为√2。在计算完过后在进行去归一化。其他的计算过程和上一篇帖子讲的完全相同。 如何将点位归一化到这种状态可以参考
一文搞懂什么是归一化，以及几种常用的归一化方法（超详细解读）
m0_71212744的博客
07-16 3万+
归一化是数据预处理中的一种常用技术，旨在将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，通常是[0, 1]或[-1, 1]。这个过程对于许多机器学习算法来说是非常重要的，因为它可以帮助改善算法的收敛速度和性能，特别是在处理不同量纲或量级的特征时。a 图为未归一化的梯度，b 图为归一化后的梯度归一化是数据预处理中的一个重要步骤，它有助于改善数据的分布特性并加速机器学习算法的收敛速度。常见的归一化方法包括Min-Max归一化、Z-Score归一化、以及非线性归一化方法等。
数据的归一化变换
zeeq的博客
09-19 843
  对数据进行归一化变换有两个好处： 可以提高数据的精度 使算法关于相似变换（缩放、平移）不变。即，无论选择的数据的尺度大小和坐标原点位置是如何的，经过归一化后，其都是一致的。这是因为，归一化步骤通过为测量数据选择有效的标准坐标系，预先消除了坐标变换的影响。   数据归一化在数值计算文献中也被称为预条件处理，它在DLT算法中是实质性的，而非可有可无。数据归一化对于条件数不太好的问题尤为重要，比如多视几何中的基本矩阵和三焦点张量的计算。归一化变换一般包括平移和缩放两个步骤： 对点进行平移使其形心位于原点
归一化与标准化
u012101561的博客
05-18 2万+
在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具体怎么用？本文来具体讨论这些问题。 一、是什么 1. 归一化 常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间，变换函数为：     其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这
标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换
夏洛克江户川
10-21 8万+
标准化与归一化1、标准化(Standardization)和归一化(Normalization)概念1.1、定义1.2、联系和差异一、联系二、差异1.3、标准化和归一化的多种方式2、标准化、归一化的原因、用途3、什么时候Standardization，什么时候Normalization4、所有情况都应当Standardization或Normalization么5、一些其他的数据变换方式5.1、l...
归一化方法总结
young951023的博客
10-30 7万+
参考自： http://blog.youkuaiyun.com/zbc1090549839/article/details/44103801 http://blog.youkuaiyun.com/junmuzi/article/details/48917361 归一化方法（Normalization Method） 1。 把数变为（0，1）之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映
归一化流网络
最新发布
03-23
归一化流（Normalizing Flow）是一种基于可逆变换的生成模型，通过**一系列可逆且易计算雅可比行列式的函数**，将简单概率分布（如高斯分布）映射到复杂数据分布中[^3]。其核心思想是通过变量替换公式（Change of ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值