데이터 전처리
데이터 전처리 시 왜 0~ 255 사이의 픽셀값을 0 ~ 1 사이 값으로 변환해주는 걸까요?
자료의 범위가 맞춰져야 해서인 거 같은데 자세한 이유가 알고 싶습니다.
답변 1
0
안녕하십니까,
딥러닝 모델에서는 여러개의 서로 다른 갑 범위를 가지는 피처들을 고정된 스케일로 적용하기 위해서 정규화로 변환합니다. 보통은 정규화를 0~1 사이 값으로 합니다.
그런데 이미지의 모든 차원/피처들은 0 ~ 255 사이의 값으로 일정한 값을 가지고 있기 때문에 굳이 정규화를 적용할 필요는 없습니다.
그런데도 0~1 사이 값으로 변환하는 이유는 초기 딥러닝 연구에서 입력값이 큰 값이 들어오면 모델 성능이 떨어지는 현상들이 있었기 때문입니다. 딥러닝은 일반적으로 입력값이 작아야 상대적으로 좋은 모델 성능이 나오곤 했습니다.
그 전통(?)이 아직까지 이어지고 있습니다. 개인적으로 테스트를 해보면 이미지 모델이 0 ~ 1로 변환하지 않아도 성능이 크게 떨어지지는 않지만, 일반적으로 0 ~1 사이 값으로 pretrained 된 이미지 모델들이 있기 때문에 가급적 0 ~ 1 사이 값으로 변환하는 것입니다.
감사합니다.
MMDetection 버전 이슈
0
59
2
강의 환경설정 질문
0
66
2
Custom Dataset에서의 polygon 정보 관련
0
114
3
cvat.ai 보안 수준이 궁금합니다
0
101
2
캐클 nucleus 챌린지 runpod 실습 코드 에러 질문드립니다.
0
120
3
추론 결과의 Precision(또는 mAP) 평가 방법
0
98
2
mmdetection mask rcnn inferenct 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다.
0
71
2
runpod에서 google drive 연결 시 오류 발생
0
128
2
로드맵 선택
0
74
1
mmcv
0
66
2
Anchor box의 Positive 처리 위치
0
71
2
해당 강의 runpod 적용 후 에러 제보드립니다
0
97
2
run pod credit 관련 제보
0
129
2
mmdetection 2.x과 3.x 호환 관련 표기
0
89
2
mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 실행 오류
0
115
3
질문 드립니다.
0
89
3
mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 실행 오류 질문드립니다.
0
90
1
강사님께 수정을 제안드리고 싶은 것이 있습니다.
0
103
1
google automl efficientdet 다운로드 및 설치 오류
0
87
1
이상 탐지에 사용할 비전 기술 조언 부탁드립니다.
0
113
2
OpenCV 관련 질문드립니다.
0
88
2
mmcv 설치관련해서 문의드려요
0
361
3
강의 구성 관련해서 질문이 있습니다
1
141
2
모델 변환 성능 질문드립니다.
0
129
1