Fonction de prétraitement de la création v3 dans Keras

Question

Il s'agit de la fonction de prétraitement de la création v3 dans Keras. C'est totalement différent des autres modèles de pré-traitement.

def preprocess_input(x): 
    x /= 255. 
    x -= 0.5 
    x *= 2. 
    return x 

1. Pourquoi il n'y a pas de soustraction moyenne?

2. Pourquoi il n'y a pas de RGB à BGR?

3. La correspondance entre [-1,1] est-elle normale pour ce modèle?

et ceci est fonction de pré-traitement et VGG ResNet dans Keras:

def preprocess_input(x, data_format=None): 
    if data_format is None: 
     data_format = K.image_data_format() 
    assert data_format in {'channels_last', 'channels_first'} 

    if data_format == 'channels_first': 
     # 'RGB'->'BGR' 
     x = x[:, ::-1, :, :] 
     # Zero-center by mean pixel 

     x[:, 0, :, :] -= 103.939 
     x[:, 1, :, :] -= 116.779 
     x[:, 2, :, :] -= 123.68 
    else: 
     # 'RGB'->'BGR' 
     x = x[:, :, :, ::-1] 
     # Zero-center by mean pixel 
     x[:, :, :, 0] -= 103.939 
     x[:, :, :, 1] -= 116.779 
     x[:, :, :, 2] -= 123.68 
    return x 

modèles également Caffe utilisent la soustraction et RGB BGR moyenne.

Answer 1

1. Le modèle de début a été formé à l'aide de la fonction de prétraitement que vous avez indiquée. Vos images doivent donc passer par cette fonction plutôt que par celle de VGG/ResNet. La soustraction de la moyenne n'est pas requise. Voir aussi ce fil: https://github.com/fchollet/keras/issues/5416.

2. Le papier original de GoogleNet se rapporte aux images RVB plutôt qu'à BGR. D'autre part, VGG a été formé en utilisant Caffe, et Caffe utilise OpenCV pour charger les images qui utilisent BGR par défaut.

3. Oui. Voir également ce fil et Marcins réponse: Should I substract imagenet pretrained inception_v3 model mean value at inception_v3.py keras?