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np.uint8((data[0][0]/2 + 0.5) * 255) 관련 질문
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np.uint8((data[0][0]/2 + 0.5) * 255) 관련하여 궁금증이 있어 다른 수강생분들의 질문을 보았지만 이해가 되지 않는 부분이 있어 질문 드립니다.
"데이터가 전처리 z=(x-m)/sigma를 통해 이미 normalize된 상태입니다.
따라서 원본 이미지로 복구하기 위해 역산 x=sigma*z+m을 이용한 것입니다."
라고 다른 질문에 답을 주셨는데,
해당 강의에서는 transform.Normalize 전처리 없이 transform.ToTensor 만을 적용해 이미지 값을 0~255에서 0~1로 바꿔주었으니 z=(x-min)/(max-min) 에서 역산을 하여 x를 구해줘야 하는게 아닌가 생각됩니다.
만약 전처리 과정에서 transform.ToTensor 이후 transform.Normalize을 적용해주었다면 강사님께서 해주신 답변이 이해가 되는데 그렇지 않아 헷갈리네요ㅠㅠ
답변 1
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딥러닝호형
지식공유자
안녕하세요!
헷갈리셨군요. 코드에는 전처리가 있을겁니다.. ㅠㅠ
확인 부탁드립니다!
만약 정규화를 하지 않았을 경우에는 원래 데이터가 0~1 값 이므로 그냥 255만 곱해주면 됩니다.
(원본 데이터는 0~255로 표현되어 있지 않으며 minmax를 사용하지 않습니다.)
감사합니다.




