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第一種寫法,先讀進來,再計算。比較耗內存。 import cv2 import numpy as np import torch startt = 700 CNum = 100 # 挑選多少圖片進行計算 imgs=[] for i in range(startt ...
數據集下載地址: 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取碼:2xq4 創建數據集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 讀取數據集:https ...
Pytorch圖像預處理時,通常使用transforms.Normalize(mean, std)對圖像按通道進行標准化,即減去均值,再除以方差。這樣做可以加快模型的收斂速度。其中參數mean和std分別表示圖像每個通道的均值和方差序列。 Imagenet數據集的均值和方差為:mean ...
最近在跑代碼的時候,需要用到RGB三個通道上的均值,如下圖所示: 寫了一個程序,如下: 注釋: 目錄結構如下所示: ...
打印輸出: normMean = [0.49680823, 0.48622987, 0.44980356] normStd = [0.24765104, 0.24397221, 0.2627231 ...
數據集計算出來的,所以很多人都使用它們 但是如果你想要計算自己的數據集的均值和標准差,讓其作為你的tra ...
用Python求均值與方差,可以自己寫,也可以借助於numpy,不過到底哪個快一點呢? 我做了個實驗,首先生成9百萬個樣本: 第二行是為了讓樣本小一點,否則從1加到9百萬會溢出的。 自己實現,遍歷數組來求均值方差: 用時5.3s 借助numpy的向量運算來求: 用時1.0s ...