问题描述
我不确定 Tensorflow ObjectDetection API 是否会自动标准化输入图像(我自己的数据集).它似乎在 DataAugmentations 中有一个名为NormalizeImage"的选项.到目前为止，我还没有指定它，我的模型做得相当好.我是否缺少图像规范化，或者 Tensorflow 会自动为我做，还是这个对象检测 API 不需要它?
I'm not sure if the Tensorflow ObjectDetection API automatically normalizes the input images (my own dataset). It seems to have an option called 'NormalizeImage' in the DataAugmentations. So far, I haven't specified it, and my models are doing reasonably well. Am I missing image normalization, or does Tensorflow do it automatically for me, or is it just not needed for this Object Detection API?
到目前为止，我的模型已经使用了 Faster RCNN 和 RetinaNet.
My models have used Faster RCNN and RetinaNet so far.
推荐答案
根据您指定的配置，它使用图像调整器来规范化您的数据集.
Depending on what configuration you specified it uses an image resizer to normalize your dataset.
image_resizer {fixed_shape_resizer {高度:300宽度:300}}
image_resizer { fixed_shape_resizer { height: 300 width: 300 }}
这将使用双线性插值对您的图像进行下采样或上采样.
This will either downsample or upsample your images using bilinear interpolation.
这篇关于如果使用 Tensorflow 的 ObjectDetection API，是否需要 NormalizeImage?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！