ai图片训练的一些注意点
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2024-9-24
2024-9-24
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Sep 24, 2024 12:32 PM
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很多时候我们可以看到对图片做像素归一化的时候会出现一些数字。
  • 均值:[0.485, 0.456, 0.406]
  • 标准差:[0.229, 0.224, 0.225]
之前一直好奇这两组数字是怎么来的,现在了解了一下,明白了缘由。
这些均值和标准差是通过对大规模的图像数据集(例如 ImageNet)进行统计分析得到的。具体来说:

1. ImageNet 数据集

  • ImageNet 是一个包含超过 100 万张标注图片的大型图像数据集,通常用于训练和评估计算机视觉模型。
  • ImageNet 数据集涵盖了多种图像类别,包括动物、物体、场景等,是训练和微调图像分类、检测和分割模型的主要基准。

2. 均值和标准差的计算

  • 均值:均值反映的是图像各通道的像素值的平均亮度。在 ImageNet 上,经过分析,RGB 三个通道的平均像素值分别是:
    • 红色通道(R):0.485
    • 绿色通道(G):0.456
    • 蓝色通道(B):0.406
  • 标准差:标准差是衡量每个通道的像素值的变化范围(波动程度)。经过对 ImageNet 数据集的统计,RGB 三个通道的标准差为:
    • 红色通道(R):0.229
    • 绿色通道(G):0.224
    • 蓝色通道(B):0.225

3. 为什么使用这些均值和标准差

  • 归一化的目的:在训练神经网络时,对输入数据进行归一化(即将每个像素值的范围调整到相同的尺度)非常重要。这不仅可以加速模型的收敛速度,还可以提高模型的表现。通常,将像素值缩放到均值为 0 且标准差为 1 的范围能使网络更容易学习。
  • 为什么不使用每张图像的均值和标准差:如果为每张输入的图片计算均值和标准差,训练会更加复杂,并且可能导致模型性能不稳定。因此,通常会预先使用整个数据集的统计结果进行归一化处理,这样可以让模型在输入时保持一致性。

4. 计算方法

这些均值和标准差可以通过以下方式计算出来:
  1. 遍历整个数据集,获取所有图像的像素值(通常是 [0, 255] 范围)。
  1. 将所有图像的像素值按 R、G、B 通道分开统计。
  1. 计算每个通道的像素值的均值和标准差。假设有 \(N\) 张图像,每张图像的第 \(i\) 个像素值为 \(x_i\),则通道的均值和标准差公式如下:
这个操作通过统计所有图片中的像素值分布,最终得到每个通道的均值和标准差。

5. 实践中的应用

这些均值和标准差广泛应用于基于 ImageNet 预训练的模型中,因为它们使模型能够适应并有效处理输入图像。因此,当你使用 PyTorch 等框架中的预训练模型时,通常会使用这些默认的均值和标准差进行归一化。
在代码中,使用 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) 对图像进行归一化处理。

总结:

这些均值和标准差是基于 ImageNet 数据集的图像统计结果,它们反映了数据集的像素值分布。通过在模型输入时对图像进行标准化处理,模型可以更容易地学习图像特征并提高性能。
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