计算数据集的均值和方差（mean，std）

coco数据集的均值和方差（三分量顺序是RGB）

mean = [0.471, 0.448, 0.408]
std = [0.234, 0.239, 0.242]

imagenet数据集的均值和方差（三分量顺序是RGB）

mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]

用opencv和numpy计算自己数据集的均值和方差

import numpy as np
import cv2
import os# img_h, img_w = 32, 32
img_h, img_w = 32, 48   #根据自己数据集适当调整，影响不大
means, stdevs = [], []
img_list = []imgs_path = 'D:/database/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/'
imgs_path_list = os.listdir(imgs_path)len_ = len(imgs_path_list)
i = 0
for item in imgs_path_list:img = cv2.imread(os.path.join(imgs_path,item))img = cv2.resize(img,(img_w,img_h))img = img[:, :, :, np.newaxis]img_list.append(img)i += 1print(i,'/',len_)    imgs = np.concatenate(img_list, axis=3)
imgs = imgs.astype(np.float32) / 255.for i in range(3):pixels = imgs[:, :, i, :].ravel()  # 拉成一行means.append(np.mean(pixels))stdevs.append(np.std(pixels))# BGR --> RGB ， CV读取的需要转换，PIL读取的不用转换
means.reverse()
stdevs.reverse()print("normMean = {}".format(means))
print("normStd = {}".format(stdevs))

参考：https://blog.csdn.net/weixin_38533896/article/details/85951903

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