主要为大家详细介绍了TensorFlow实现Batch Normalization，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

可切换归一化 可切换规范化是一种规范化技术，它能够以端到端的方式为深度神经网络中的不同规范化层学习不同的规范化操作。 更新 2019/3/21：发布分布式培训框架和面部识别框架。 我们还发布SyncBN和SyncSN的pytorch实现小批量任务，如分割和检测。 有关SyncBN和SyncSN的更多详细信息，可以参考。 2018/7/27：已发布ResNet50 + SN（8,1）和SN（8,4）的预训练模型。 当目标任务的批处理大小被限制为较小时，这些模型可能会在微调阶段有所帮助。 我们还发布了ResNet101v2 + SN的预训练模型，该模型在ImageNet上达到了78.81％/ 94.16％的top-1 / top-5精度。 更多预训练模型即将发布！ 2018/7/26：用于对象检测的代码已在的存储库中。 2018/7/9：我们想解释SN背后的优点。 请参阅或 。 201

数据库管理系统概述英文版课件：tutorial6 Functional Dependencies Normalization.ppt

内容 如此处所述，通过层归一化扩展标准keras LSTM和GRU层。 用法示例 这些图层可以像普通图层一样容易使用： from LayerNormalizationRNN import LSTM , GRU inputs = Input ( shape = ( maxlen ,)) x = Embedding ( max_features , 128 )( inputs ) x = LSTM ( 64 , layer_to_normalize = ( "input" , "output" , "recurrent" ), normalize_seperately = True )( x ) # x = GRU(64, layer_to_normalize=("input_gate", "input_recurrent", "recurrent_gate", "recurrent_rec

自适应颜色解卷积 (ACD) ============ 这是基于我们论文中描述的自适应颜色反卷积的组织学图像颜色归一化的实现： Yushan Zheng、Zhiguo Jiang、Haopeng Zhang、Fengying Xie、Jun Shi 和 Chenghai Xue，用于组织学 WSI 归一化的自适应颜色反卷积，生物医学中的计算机方法和程序，v170（2019）第 107-120 页。 要求 TensorFlow（1.3 或更高版本） Python 3.6 麻木 1.14.0 opencv-python 3.4.1 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @article{zhengCMPB2019, title = {Adaptive color deconvolution for histological WSI normalizat

数据的归一化和标准化是一个很好的实践，该函数使用标准分数或特征缩放归一化程序对数组的每一列进行归一化。 代码被矢量化以加快速度。

这种方法将染色过度/染色不足的图像的颜色分布映射到染色良好的目标图像的颜色分布。 Reinhard 提出了一种通过在感知色彩空间（Ruderman 等人的 lαβ 色彩空间）中使用线性变换将图像的颜色分布与目标图像的颜色分布进行匹配的方法，以便匹配每种颜色的均值和标准偏差该色彩空间中的两个图像中的通道。 参考[1] Derek Magee、Darren Treanor、Doreen Crellin、Mike Shires、Katherine Smith、Kevin Mohee 和 Philip Quirke。：数字组织病理学图像中的颜色标准化。 [2] Reinhard, E.、Adhikhmin, M.、Gooch, B.、Shirley, P.：图像之间的颜色转移。

matlab滑动条码染色混合和归一化 注意：最初发布在2013年“有丝分裂检测算法评估”挑战网站（）上。 组织病理学图像分析的主要困难之一是外观变异性。 例如，当进行有丝分裂检测时，当组织病理学切片过度染色时，会出现许多假阳性。 该MATLAB代码执行染色混合（苏木精和曙红的分离）和外观标准化。 它基于[1]中描述的方法。 下图显示了一些染色归一化的示例。 染色归一化方法的Python实现可在此处找到： [1]一种对组织切片进行标准化以进行定量分析的方法，M Macenko，M Niethammer，JS Marron，D Borland，JT Woosley，G Xiaojun，C Schmitt，NE Thomas，IEEE ISBI，2009年。dx.doi.org/10.1109/ ISBI.2009.5193250

具有可变变换（弹性，微晶，微晶，无偏）和相似性度量（地标，互相关，互信息等）的图像配准。 使用先验和非参数多变量模型进行图像分割。 ***当前的ANTs代码和支持位于Github上。***获得ANTs的最佳方法是从源代码进行编译。 构建说明位于此处https://github.com/ANTsX/ANTs/wiki/Compiling-ANTs-on-Linux-and-Mac-OS Binaries（不经常更新）在此处提供：https://github.com/stnava/ANTs / releases旧版本的代码和二进制文件在SourceForge（1.9x）上仍然可用。 如果您不熟悉ANT，则应该去Github并获取最新的代码。

kinect 深度图像的像素值等于计算的对象/表面深度。 但是，吸收或散射 kinect IR 的区域（如光滑表面或锐利边缘）填充为零像素值（表示未计算的深度）。 这些具有缺失信息的区域（由零值表示）需要在使用深度图像之前进行填充。 这个填充过程是通过用周围 25 个像素的统计模式替换零值像素来完成的。 使用统计模式比使用统计平均值返回更清晰的边缘，因为模式仅将周围 25 个像素中的最大出现值插入到中心像素。 用法：[Q,R]=Kinect_DepthNormalization(depthImage) 函数输入：Kinect 深度图像（16 位 png） 函数输出：替换为零值的深度图像，图像中检测到的零像素数。 笔记： 该代码是Karl Sanford在Code Project（ http://www.codeproject.com/Articles/317974/KinectD