Machine learning 尺度归一化
我试图用神经网络从汽车碰撞图像中预测一个参数(δ-v)。预测不应因摄像机和汽车之间距离的变化而变化。示例图像: :Machine learning 尺度归一化,machine-learning,image-processing,computer-vision,prediction,cv2,Machine Learning,Image Processing,Computer Vision,Prediction,Cv2,我试图用神经网络从汽车碰撞图像中预测一个参数(δ-v)。预测不应因摄像机和汽车之间距离的变化而变化。示例图像: : 我试图用contour解决这个问题,但没有成功。因此,概括地说,我希望每个图像都被标准化为相同的比例,这样神经网络就不会根据相机和汽车之间的距离来预测不同的值。预测不应该随着刻度的变化而变化,它应该只基于汽车的损坏情况。这是否回答了您的问题?
我试图用contour解决这个问题,但没有成功。因此,概括地说,我希望每个图像都被标准化为相同的比例,这样神经网络就不会根据相机和汽车之间的距离来预测不同的值。预测不应该随着刻度的变化而变化,它应该只基于汽车的损坏情况。这是否回答了您的问题?