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vgg や resnet-50 などの事前トレーニング済みモデルを読み込むために、tensorflow slim を使用しています。したがって、 vgg の場合、tf-slim は次のような RGB 平均値をロードする方法を提供します。

from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction,
                                            _R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN)

resnets に似たものは見つかりませんでした。まだ実装されていませんか？また、py-torch などの一部のライブラリがすべてのモデルのグローバル平均値を提供することも知っています。tf-slimもそうですか？

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前の答えは実際には完全に正しくありません。https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/preprocessing/preprocessing_factory.pyを ご覧ください。

Resnet-V1 と ResNet-V2 の両方が VGG 前処理を使用していることがわかります。

 preprocessing_fn_map = {
  'cifarnet': cifarnet_preprocessing,
  'inception': inception_preprocessing,
  'inception_v1': inception_preprocessing,
  'inception_v2': inception_preprocessing,
  'inception_v3': inception_preprocessing,
  'inception_v4': inception_preprocessing,
  'inception_resnet_v2': inception_preprocessing,
  'lenet': lenet_preprocessing,
  'mobilenet_v1': inception_preprocessing,
  'mobilenet_v2': inception_preprocessing,
  'mobilenet_v2_035': inception_preprocessing,
  'mobilenet_v2_140': inception_preprocessing,
  'nasnet_mobile': inception_preprocessing,
  'nasnet_large': inception_preprocessing,
  'pnasnet_mobile': inception_preprocessing,
  'pnasnet_large': inception_preprocessing,
  'resnet_v1_50': vgg_preprocessing,
  'resnet_v1_101': vgg_preprocessing,
  'resnet_v1_152': vgg_preprocessing,
  'resnet_v1_200': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_50': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_101': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_152': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_200': vgg_preprocessing,
  'vgg': vgg_preprocessing,
  'vgg_a': vgg_preprocessing,
  'vgg_16': vgg_preprocessing,
  'vgg_19': vgg_preprocessing,

}

于 2018-09-04T06:39:35.907 に答える