《Python机器学习基础教程》第十二章计算机视觉基础12.19 计算机视觉开发的最佳实践：从数据预处理到结果解释的全面指南

12.19 计算机视觉开发的最佳实践：从数据预处理到结果解释的全面指南

目录

• 12.19.1 数据预处理
• 12.19.2 模型选择与架构设计
• 12.19.3 超参数调优
• 12.19.4 结果解释与评估
• 12.19.5 实战代码示例

12.19.1 数据预处理

在计算机视觉项目中，数据预处理是至关重要的一步。良好的数据预处理可以显著提高模型的性能。以下是一些常用的数据预处理技巧：

1. 图像归一化

图像归一化是将像素值缩放到一个固定的范围，通常为[0, 1]或[-1, 1]。

x normalized = x − min ⁡ ( x ) max ⁡ ( x )