caffe 对 mean-binary 文件做了什么？

Question

在 caffe-input 层中，可以定义一个平均图像，它保存所有使用图像的平均值。来自图像网络示例："The model requires us to subtract the image mean from each image, so we have to compute the mean".

我的问题是：这个减法是怎么实现的？是不是很简单:

used_image = original_image - mean_image

或

used_image = mean_image - original_iamge

或

used_image = |original_image - mean_image|^2 

如果它是前两个之一，那么负像素是如何处理的？由于图片通常存储在 uint8 中，这意味着它只是从头开始。例如

200 - 255 = 56

为什么我需要知道这个？我做了测试，我知道第二个例子或第三个例子会更好。

Answer 1

这是第一步，一个微不足道的归一化步骤。使用第二个并不重要：权重会反转。

本身没有"negative pixels"：这只是矩阵运算的整数输入。 欢迎您将其解释为某种视觉上的改变，但算术无关紧要。