Нормализация плиточного экземпляра

Question

В настоящее время я реализую несколько алгоритмов передачи стилей изображения для Tensorflow, но я хотел бы сделать это в виде плиток, поэтому мне не нужно запускать все изображение по сети.Все работает нормально, однако каждое изображение нормализуется по-разному, в соответствии со своей собственной статистикой, что приводит к получению плиток с немного другими характеристиками.

Я уверен, что единственной проблемой является нормализация экземпляра, поскольку, если я подаю истинные значения (полученные из всего изображения) для каждого вычисления плитки, результат будет идеальным, однако мне все равно придется прогнать все изображение черезсеть для расчета этих значений.Я также пытался вычислить эти значения, используя уменьшенную версию изображения, но разрешение сильно страдает.

Итак, мой вопрос: можно ли оценить средние и дисперсионные значения, например, для нормализации, без подачи всего изображения через сеть?

Answer 1

Вы можете взять случайную выборку пикселей изображения и использовать среднее значение выборки и дисперсию выборки , чтобы нормализовать все изображение. не будет идеальным , но чем больше выборка, тем лучше.Возможно, будет достаточно нескольких сотен пикселей, может быть, даже меньше, но вам нужно поэкспериментировать.

Используйте tf.random_uniform(), чтобы получить случайные координаты X и Y, а затем используйте tf.gather_nd() для получения значений пикселей по заданным координатам.