作者hatemath1991 (hatemath)
看板DataScience
標題[問題] 關於rescale
時間Mon Oct 8 00:29:56 2018
作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
ubuntu
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
ML
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python ;tensorslow object detection;keras
問題內容:
抱歉最近在玩一些網路上的範例
然後有一些問題但是用 tensorflow keras rescale 為關鍵字下去搜尋都沒看到
相關討論，就是我現在測試一些網路上的範例，在keras 上都會對圖像進行
rescale 我有在stackoverflow有看到一些相關討論，自己在嘗試上也是有recale
效果會好很多，但是為什麼在跑tensorflow object detection時就不用?也會有
不錯的效果?
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1F：推 Kazimir: 因為比較常用resize XD 10/08 03:31
2F：→ hatemath1991: 抱歉resize不就是把不同張resize同大小，但是我看許 10/08 09:19
3F：→ hatemath1991: 多keras範例都會在rescale=1./255把值控制在［0，1 10/08 09:19
4F：→ hatemath1991: ］之間 10/08 09:19
5F：→ hatemath1991: 然後我看基本上tensorflow或者keras的網路上範例都 10/08 09:25
6F：→ hatemath1991: 會這樣處理，但是如果調用tensorflow object detect 10/08 09:25
7F：→ hatemath1991: ion API卻不用這樣處理 10/08 09:25
8F：推 zxp9505007: 你確定tensorflow object detection api 裡面沒有用 10/08 09:27
9F：→ zxp9505007: 嗎？ 10/08 09:27
10F：推 zxp9505007: 通常需要normalize是因為不同因子數值權重差異很大 10/08 09:29
11F：→ zxp9505007: 圖像的數值大小都是0～255 說真的 就算不rescale 最 10/08 09:29
12F：→ zxp9505007: 後的結果差異不會很大 10/08 09:29
13F：推 Kazimir: 不可能不normalize的吧？ 你不做這個幾乎87%的圖都完全 10/08 09:48
14F：推 Kazimir: 我去看了一下 沒有全部看完 不過他內部應該是作過了 10/08 10:01
15F：→ Kazimir: (2.0 / 255.0) * resized_inputs - 1.0 10/08 10:02
16F：→ hatemath1991: 感謝！看來我自己不仔細，我再去研究一下。最主要是 10/08 10:24
17F：→ hatemath1991: 現在有圖放在keras中從第一個epoch acc跟loss就沒 10/08 10:24
18F：→ hatemath1991: 改變過，才在思考為什麼 10/08 10:24
19F：推 Kazimir: 你有打亂順序嗎？ keras的那個預設shuffle在第一輪的時候 10/08 20:09
20F：→ Kazimir: 是不會作的 你要手動第一次 10/08 20:10
21F：→ hatemath1991: 感謝回答！但是我有自己手動亂數。其實是我自己亂 10/09 00:47
22F：→ hatemath1991: 拍的照片來玩就是偵測畫面中有沒有筆這樣大概七百多 10/09 00:47
23F：→ hatemath1991: 張而已，但是卻有時候從第一個epoch開始到30個epoch 10/09 00:47
24F：→ hatemath1991: 的val acc都沒變 10/09 00:47
25F：→ hatemath1991: 才在stackoverflow上面看到要做rescale,然後做了就 10/09 00:49
26F：→ hatemath1991: 會動了。所以才在思考為什麼之前玩tensorflow的api 10/09 00:49
27F：→ hatemath1991: 時間不用，原來是自己程式碼看的到不夠仔細 10/09 00:49
28F：推 germun: 這叫normalization, rescale只是其中一種行為 10/09 00:54