为什么Pytorch官方使用mean=[0.485, 0.456, 0.406]和std=[0.229, 0.224, 0.225]来对图像进行归一化处理？
4 浏览
为什么Pytorch官方使用mean=[0.485, 0.456, 0.406]和std=[0.229, 0.224, 0.225]来对图像进行归一化处理？
在这个页面（https://pytorch.org/vision/stable/models.html）上，它说：“所有预训练模型都希望输入图像以相同的方式进行归一化，即形状为（3 x H x W）的3通道RGB图像的mini-batches，其中H和W至少应为224。图像必须加载到[0, 1]的范围内，然后使用mean = [0.485, 0.456, 0.406]和std = [0.229, 0.224, 0.225]进行归一化。”
通常的归一化mean和std不应该是[0.5, 0.5, 0.5]和[0.5, 0.5, 0.5]吗？为什么设置这样奇怪的值？