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它需要指定NormalizationOptions元数据来预处理输入图像

NormalizationOptions是一种元数据，用于指定预处理输入图像的规范化选项。规范化是一种常见的图像预处理技术，旨在将图像的像素值转换为特定的范围或分布，以便更好地适应模型的训练或推理过程。

NormalizationOptions通常包括以下几个方面的选项：

像素值范围：指定将图像像素值缩放到的特定范围，常见的范围是[0, 1]或[-1, 1]。这有助于确保输入图像的像素值在模型训练或推理过程中具有一致的数值范围。
均值和标准差：指定用于图像像素值的均值和标准差。通过减去均值并除以标准差，可以将图像像素值标准化为具有零均值和单位方差的分布。这有助于提高模型的训练效果和收敛速度。
通道顺序：指定图像的通道顺序，常见的通道顺序是RGB（红绿蓝）或BGR（蓝绿红）。这是因为不同的深度学习框架或模型可能对通道顺序有不同的要求。
其他选项：根据具体需求，还可以指定其他规范化选项，如亮度调整、对比度增强等。

应用场景： NormalizationOptions常用于深度学习模型中的图像分类、目标检测、图像生成等任务中。通过对输入图像进行规范化处理，可以提高模型的鲁棒性、泛化能力和训练效果。

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腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了强大的深度学习模型训练和推理能力，支持常见的深度学习框架和算法。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tmpl
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