Imagenet的std mean值

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本文详细介绍了ImageNet和COCO数据集中RGB模式下的均值(mean)和标准差(std)参数，这些参数对于图像预处理和归一化至关重要。

imagenet的 RGB模式

              std标准差：[0.229, 0.224, 0.225]

              mean均值：[0.485, 0.456, 0.406]

COCO的RGB模式【很少用】

              std标准差： [0.234, 0.239, 0.242]

              mean均值：[0.471, 0.448, 0.408]

ImageNet的均值和标准差
南城以北的博客
04-19 2235
因为mean=[0.485, 0.456, 0.406]和std=[0.229, 0.224, 0.225]是根据ImageNet数据集中的数百万张图像计算得到的，而使用ImageNet的均值和标准差是训练模型时的一种常用方法。这是数值范围在[0, 1]的图像的均值和标准差，对于[0, 255]的输入，用mean=(0.485, 0.456, 0.406)*255就可以得到推荐的RGB的mean。
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imagenet的 RGB模式 std标准差：[0.229, 0.224, 0.225] mean均值：[0.485, 0.456, 0.406] new_img = (img-mean)/std
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mobilenet的归一化参数如下： 这是imagenet数据集的标准的均值和方差，Imagenet数据集的均值和方差为：mean=(0.485, 0.456, 0.406)，std=(0.229, 0.224, 0.225)，因为这是在百万张图像上计算而得的，所以我们通常见到在训练过程中使用它们做标准化，这是0-1图片的均值方差，对于0-255的输入，你用mean=(0.485, 0.456, 0.406)*255 就可以得到推荐的RGB的mean。 (0.485, 0.456, 0.406)..
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- 这里使用的`data.IMAGENET_DEFAULT_MEAN`和`data.IMAGENET_DEFAULT_STD`是ImageNet数据集上预定义的均值和标准差（分别为[0.485, 0.456, 0.406]和[0.229, 0.224, 0.225]）。如果使用其他数据集，可能需要计算自己...
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Python数据分析入门：Numpy库讲解
Python案例分享，B站视频教程：https://space.bilibili.com/523606542
08-28 1333
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者 | 熊思 来源 | 优编少儿AI课堂 导入Numpy库 为了书写方便，一般用别名np代替Numpy库（如果安装的是anaconda，Numpy库是自带的） a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) print(a) 常用函数 导入Numpy库之后，可以用Numpy生成数组。使用array()函数可以生成一个数组，与列表的区.
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IMAGENET_DEFAULT_MEAN
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和 IMAGENET_DEFAULT_STD 是用于图像预处理的默认均值和标准差。在使用预训练的模型对图像进行预测时，需要将图像进行预处理，一般会将图像的像素值缩放到 [0,1] 的范围内，并且通过减去均值再除以标准差的方式对图像进行标准化。而这里的 IMAGENET_DEFAULT_MEAN 和 IMAGENET_DEFAULT_STD 则是用于计算均值和标准差的默认值，这些默认值是在 ImageNet 数据集上计算得到的，因为 ImageNet 数据集是目前广泛使用的一个大规模图像分类数据集，因此这些默认值也被广泛应用于各种图像分类任务中。
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