Comment définir des pixels moyens pour feedforward? caffe

Question

Je veux finetune VGG19 et ça marche bien. Bien que la formation que je suis en soustrayant les pixels moyens comme

name: "VGG_ILSVRC_19_layer" 
layer { 
    name: "data" 
    type: "Data" 
    include { 
    phase: TRAIN 
    } 
transform_param { 
    mean_value: 104 
    mean_value: 117 
    mean_value: 123 
    mirror: false 
} 
data_param { 
    source: "examples/VGG_finetune/train_lmdb" 
    batch_size: 8 
    backend: LMDB 
    } 
    top: "data" 
    top: "label" 
} 

Maintenant, je dois anticipatrice à travers mon réseau réglé finement. Si je regarde this , ils ne spécifient pas la valeur de pixel moyenne dans le fichier de déploiement.

Question:
Comment puis-je fournir mon réseau valeur moyenne de pixel en feedforwarding?
Mon code pour anticipatrice (réseau de chargement) est

net = caffe.Classifier(model_prototxt, model_trained, 
          mean=[104,117,123], 
          channel_swap=(2,1,0), 
          raw_scale=255, 
          image_dims=(224, 224)) 

Maintenant, je ne suis pas sûr que mean=(104,117,123) travail ou non parce que quand je considérais le code source de classifier alors je suis venu à connaître par des commentaires dans le code qu'il ne prend que ndarray sinon, il donne une erreur.
Comment puis-je soustraire des pixels moyens de l'image d'entrée?

Answer 1

vous pouvez spécifier votre mean comme ndarray simplement par

net = caffe.Classifier(model_prototxt, model_trained, 
         mean=NP.array([104, 117, 123], dtype='f4'), 
         channel_swap=(2,1,0), 
         raw_scale=255, 
         image_dims=(224, 224))