【问题标题】：What is the difference between image mean subtraction and pixel mean subtraction?图像均值减法和像素均值减法有什么区别？
【发布时间】：2018-07-29 12:25:46
【问题描述】：
我知道我们需要集中输入数据，以促进具有全局标量学习率的 NN 训练。但是在所有通道（R、G、B）上减去像素意味着什么而不是图像意味着什么？
此外，对我来说，使用图像均值更有意义，因为我们的训练网络中图像的不同空间区域可能具有不同的均值，并且减去在整个图像中计算的恒定像素均值将不会正确地居中输入.
附：我正在处理一个图像分割问题，所以如果上下文影响答案，请指出。
【问题讨论】：
标签：
neural-network
caffe
conv-neural-network
image-segmentation
【解决方案1】：
只是为了澄清平均图像与平均像素：
图像 - 每个通道的平均图像（例如，对于具有 3 个通道的 250 X 250 图像，我们有 3 个尺寸为 250 X 250 的平均图像，像素位置的平均值）
像素 - 每个通道的单个平均值（（例如，红色通道平均值、绿色通道平均值、蓝色通道平均值）
根据我的说法，当我们不确定模型的实际训练方式（没有批量规范或均值）时，在推理时使用平均图像是很好的选择。
【解决方案2】：
您应该正确地将每个通道（R、G、B）的平均值设为零中心图像。