用于图像分类和语义分割的图像预处理
image pre-processing for image classification and semantic segmentation
针对图像分类、语义分割等不同类型的图像相关工作训练深度学习模型，需要进行哪些预处理工作？
例如，如果我想训练一个用于语义分割的网络，我是否需要将图像值（通常表示为 nd 数组）缩放到 [0,1] 范围，或者将其保持为 [0,255]范围？谢谢
完成的事情很少，但实际上没有一组或固定的预处理组总是完成。
这里有一些例子：
- 减去均值图像，
- 除以方差（不太常见）
- 标准化值
- 如果使用 "real" 图像（如人物图像），则水平翻转
- 随机裁剪
- 翻译
针对图像分类、语义分割等不同类型的图像相关工作训练深度学习模型，需要进行哪些预处理工作？
例如，如果我想训练一个用于语义分割的网络，我是否需要将图像值（通常表示为 nd 数组）缩放到 [0,1] 范围，或者将其保持为 [0,255]范围？谢谢
完成的事情很少，但实际上没有一组或固定的预处理组总是完成。
这里有一些例子：
- 减去均值图像，
- 除以方差（不太常见）
- 标准化值
- 如果使用 "real" 图像（如人物图像），则水平翻转
- 随机裁剪
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