【CV基础】为什么一些深度学习的图像预处理使用mean=[0.485, 0.456, 0.406] and std=[0.229, 0.224, 0.225]来正则化?

使用Imagenet的均值和标准差是一种常见的做法。它们是根据数百万张图像计算得出的。如果要在自己的数据集上从头开始训练,则可以计算新的均值和标准差。否则,建议使用Imagenet预设模型及其平均值和标准差。
对于我们特定数据集,如遥感图像或者医学图像不采用该处理方式。

mean=[0.485, 0.456, 0.406]  # RGB
std=[0.229, 0.224, 0.225]  # RGB

注意对应的通道是否正确;

c++ code:

 opencv对cv::Mat进行操作:

对Tensor进行操作:

参考

1. 图像减均值除方差_Day202:opencv实现mxnet的均值归一化

2. opencv 图像归一化操作(减去均值,除以方差)

原文地址:https://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/15423466.html