python - Caffe、事前訓練されたネットから予測する方法

Question

私はこのコードを使用してネットをロードしています:

net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED,
                   mean=np.load(caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1),
                   channel_swap=(2,1,0),
                   raw_scale=255,
                   image_dims=(256, 256))

3行に疑問があります。

1-mean=np.load(caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1)

意味は何？この平均値または別の値を使用する必要がありますか? はいの場合、どこでカスタム平均値を取得できますか? カスタム データセットを使用しています。

2-channel_swap=(2,1,0)

channel_swap とは? 繰り返しますが、この値またはカスタム値を使用する必要がありますか?

そして最後の

3-raw_scale=255

raw_scale とは何ですか? そして、どの値を使用する必要がありますか?

Cohn Kanadeデータセットを使用しています。すべての画像は 64x64 でグレースケールです。