在caffe输入层中,可以定义保存所有使用的图像的平均值的平均图像。从图像网示例:“模型要求我们从每个图像中减去图像均值,因此我们必须计算均值”。
我的问题是:这个减法的实现是什么?简单来说就是:
used_image = original_image - mean_image
或
used_image = mean_image - original_iamge
或
used_image = |original_image - mean_image|^2
如果它是前两个中的一个,那么负像素是怎样的呢?由于图片通常存储在uint8中,这意味着它只是从头开始。例如
200 - 255 = 56
为什么我需要知道这个?我做了测试,我知道第二个例子或第三个例子会更好。
答案 0 :(得分:1)
这是第一个,一个简单的标准化步骤。使用第二个并不重要:权重会反转。
没有"负像素"本身:这只是矩阵运算的整数输入。 你欢迎将其解释为某种视觉上的改变,但算术并不关心。