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Computer vision 如何规范化uint16深度图像以进行训练？

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Computer vision 如何规范化uint16深度图像以进行训练？,computer-vision,pytorch,Computer Vision,Pytorch,从ScanNet数据集渲染的深度图像位于uint16，深度除以移位（1000）后，深度值在[0,1

从ScanNet数据集渲染的深度图像位于
uint16
，深度除以移位（1000）后，深度值在
[0,1<一些正浮点值<10]
的范围内，如何将深度标准化为
[0,1]
，以便进行培训？（每个数据集标准化）

  • 在训练集中计算
    平均值
    和
    标准值
    ，但我得到的
    平均值
    和
    标准值
    分别为
    1.6515和
    0.9373
    ，这显然无法在
    [0,1]
    或
    [-1,1]
    中规范化深度
  • 迭代训练集以找到
    max\u depth
    和
    min\u depth=0
    并使用
    （depth-min\u depth）/（max\u depth-min\u depth）
    ，训练集中的
    max\u depth
    大于测试集中的值
    • 第二个有意义吗？或者有什么方法吗？

    只需找到最大深度值并除以它即可。为了避免这种情况，您可以简单地除以10。