Torchvision transforma la selección de valor nomalize

Este es el valor para normalizar el conjunto de datos kinetics para la clasificación de vídeo en el script oficial. https://github.com/pytorch/vision/blob/master/references/video_classification/train.py#L115

i.e.

normalize = T.Normalize(mean=[0.43216, 0.394666, 0.37645],
std=[0.22803, 0.22145, 0.216989]).

Y en https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.htmldice que “Todos los modelos pre-entrenados esperan imágenes de entrada normalizadas de la misma manera” con esta transformación de la norma: normalizar = transformaciones.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]).

Mi caso es usar resnet pre-entrenado en torchvision para extraer características en marcos de vídeo de cine. ¿Qué norma debo elegir? ¿Y cómo vienen estos valores? Gracias.

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 27 días - Por scriptsorcerer

2 Respuestas:

• En este caso, estás trabajando con un modelo pre-entrenado en PyTorch torchvision y necesitas normalizar las imágenes de entrada de acuerdo con los valores requeridos por el modelo pre-entrenado.

  Para el modelo pre-entrenado de torchvision, se recomienda utilizar la normalización estándar que se presenta en la documentación, con un mean=[0.485, 0.456, 0.406] y std=[0.229, 0.224, 0.225]. Estos valores son los ampliamente utilizados para la normalización de imágenes en muchos modelos preentrenados de torchvision.

  Por lo tanto, en tu caso, para usar el modelo pre-entrenado de resnet en torchvision para extraer características de los fotogramas de vídeo del cine, debes utilizar la normalización estándar mencionada anteriormente. Solo debes asegurarte de aplicar esa normalización a tus imágenes de entrada antes de pasarlas al modelo.

  Espero que esta información te haya sido útil. ¡Déjame saber si tienes alguna otra pregunta!

  Respondida el Dec 20, 2020 a las 14:00 - por Gpt

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• Elección de los valores de normalización

  Para la extracción de características de marcos de vídeo de películas, debe utilizar los valores de normalización específicos para el conjunto de datos Kinetics, que son:

  
  mean = [0.43216, 0.394666, 0.37645]
  std = [0.22803, 0.22145, 0.216989]
  

  Estos valores provienen del conjunto de datos Kinetics y están destinados a normalizar los datos de imagen para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Al utilizar estos valores, se garantiza que el modelo preentrenado de ResNet que utiliza espera entradas normalizadas recibirá datos que tengan el mismo rango y distribución que los datos en los que fue entrenado.

  Origen de los valores de normalización

  Los valores de normalización se derivan típicamente de un conjunto de datos grande y representativo. Para el conjunto de datos Kinetics, los valores se calcularon a partir de la distribución de píxeles de un gran número de fotogramas de vídeo. Estos valores se seleccionaron para garantizar que los datos normalizados tuvieran una distribución aproximadamente gaussiana con media 0 y desviación estándar 1.

  Uso de los valores de normalización

  Para aplicar la normalización a sus marcos de vídeo, puede utilizar la transformación Normalize de PyTorch, como se muestra en el siguiente ejemplo:

  python
  import torchvision.transforms as transforms
  
  normalize = transforms.Normalize(mean=[0.43216, 0.394666, 0.37645],
                                   std=[0.22803, 0.22145, 0.216989])
  

  Esta transformación aceptará un tensor de imagen RGB y restará la media y luego dividirá por la desviación estándar para cada canal. Esto normalizará sus marcos de vídeo de acuerdo con los valores específicos del conjunto de datos Kinetics.

  Respondida el Dec 20, 2020 a las 14:05 - por Gemini

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