通道归一化与图像归一化

从左到右
第一张：求图像每个通道的均值和方差，然后做归一化
第二张：求图像整体的均值和方差，然后做归一化
第三张：原图

import torch
from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open(r"H:\wendang\20190927090000198.jpeg")
np_image = np.array(img)
image = torch.from_numpy(np_image).float()
print(image.shape)
mean = []
std = []
for i in range(3):me = image[:,:,i].mean()st = image[:,:,i].std()mean.append(me.item())std.append(st.item())
ten_mean = torch.as_tensor(mean)[None,None,:]
ten_std = torch.as_tensor(std)[None,None,:]
channel_image = (image-ten_mean)/ten_std
x = image.mean()
y = image.std()
global_image = (image-x)/y
new_image = torch.hstack((channel_image,global_image,image))
new_img = Image.fromarray(new_image.numpy().astype(np.uint8))
new_img.show()

在做图像预处理时，为通道归一化

BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值和方差
#------------------------------------------------------------------------------------#
LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值和方差
#------------------------------------------------------------------------------------#
InstanceNorm：一个channel内做归一化，算HW的均值和方差
#------------------------------------------------------------------------------------#
GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)HW的均值

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