ResNet RGB 表示在 tensorflow-slim

Posted 2023-03-12

【中文标题】ResNet RGB 表示在 tensorflow-slim

【英文标题】：ResNet RGB means in tensorflow-slim

【发布时间】：2018-01-22 12:37:51

【问题描述】：

我正在使用 tensorflow slim 加载预训练模型，例如 vgg 和 resnet-50。因此对于 vgg ， tf-slim 提供了一种加载 RGB 平均值的方法，例如：

from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction,
                                            _R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN)

我找不到与 resnets 类似的东西。还没有实施吗？我也知道一些像 py-torch 这样的库为每个模型提供了全局平均值。 tf-slim 也是这样吗？

【参考方案1】：

我在 ImageNet 验证数据集上测试了 Resnet_v1_50 和 Resnet_v2_50 的 Slim 检查点，结果是 Resnet_v1_50 使用 VGG 预处理，而 Resnet_v2_50 使用 Inception 预处理。

Github issue 还在source code 中指出了误导性信息。

【参考方案2】：

实际上，尽管preprocessing_factory 说restnetv2 使用vgg_preprocessing，但事实并非如此。 resnetv2 的正确预处理是 inception_preprocessing，如此 github 问题 https://github.com/tensorflow/models/issues/2217

中所述

【参考方案3】：

前面的答案其实并不完全正确。 看一下 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/preprocessing/preprocessing_factory.py

可以看到Resnet-V1和ResNet-V2都使用了VGG预处理

 preprocessing_fn_map = 
  'cifarnet': cifarnet_preprocessing,
  'inception': inception_preprocessing,
  'inception_v1': inception_preprocessing,
  'inception_v2': inception_preprocessing,
  'inception_v3': inception_preprocessing,
  'inception_v4': inception_preprocessing,
  'inception_resnet_v2': inception_preprocessing,
  'lenet': lenet_preprocessing,
  'mobilenet_v1': inception_preprocessing,
  'mobilenet_v2': inception_preprocessing,
  'mobilenet_v2_035': inception_preprocessing,
  'mobilenet_v2_140': inception_preprocessing,
  'nasnet_mobile': inception_preprocessing,
  'nasnet_large': inception_preprocessing,
  'pnasnet_mobile': inception_preprocessing,
  'pnasnet_large': inception_preprocessing,
  'resnet_v1_50': vgg_preprocessing,
  'resnet_v1_101': vgg_preprocessing,
  'resnet_v1_152': vgg_preprocessing,
  'resnet_v1_200': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_50': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_101': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_152': vgg_preprocessing,
  'resnet_v2_200': vgg_preprocessing,
  'vgg': vgg_preprocessing,
  'vgg_a': vgg_preprocessing,
  'vgg_16': vgg_preprocessing,
  'vgg_19': vgg_preprocessing,

【参考方案4】：

在 TensorFlow Slim resnet-v1 中使用 vgg_preprocessing。 Resnet-v2 默认使用 inception 预处理，它使用了大量的颜色、色调和饱和度增强。这降低了均值减法的相关性。