我有一个数据集,提供的边界框坐标格式如下。
高度-84 宽度-81 x-343 y-510。现在,我想将这些值(0-1)归一化,以使用yolov5模型进行训练。我在网上查找并发现可以用两种方法归一化这些值。第一种方法:
Normalized(Xmin) = (Xmin+w/2)/Image_Width
Normalized(Ymin) = (Ymin+h/2)/Image_Height
Normalized(w) = w/Image_Width
Normalized(h) = h/Image_Height
方法二:将x_center和width除以图像宽度,将y_center和height除以图像高度。现在,我不确定应该按照哪种方式来规范化给定数据集中的值。有人能给我建议吗?此外,我的数据集中给定图像的尺寸为1024 x 1024。现在,如果我将图像转换为512 x 512大小,如何确定新的边界框坐标,即高度、宽度、x和y的值是多少?