本文主要是介绍deepstream std mean 对应的计算方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
pytorch中经典值mean=[0.485, 0.456, 0.406]，std = [0.229, 0.224, 0.225] 在deepstream中的计算方法
deepstream 对应计算公式：y = net scale factor*(x-mean) ，deepstream中mean也叫作offset
deepstream中mean(offset)计算方法为：
np.array([0.485, 0.456, 0.406])*255
array([123.675, 116.28 , 103.53 ])
deepstream中net-scale-factor计算方法：
np.array([0.229, 0.224, 0.225]).mean()*255
57.63
net-scale-factor为1/std ，具体为 1/57.63 = 0.01735207357279195
其他数可以按照上面计算方法。
这篇关于deepstream std mean 对应的计算方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
