pytorch - 如果图像的颜色格式是 BGR 而不是 RGB，会影响 NN 训练的准确性吗？

Question

我正在使用 ImageNet 数据集训练神经网络，当我使用 OpenCV 函数读取图像时，我注意到图像采用 BGR 颜色格式cv2.imread()，这会影响训练精度吗？如果是，那么如何在 pytorch 中将其更改为 RGB？

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Answer 1

一般来说，它不会影响你的神经网络的准确性。但是，如果您使用的是预训练的 CNN，那么它可能会期望 RGB 图像作为输入，并且最初在 BGR 图像上的表现不会那么好，并且必须重新学习其 BGR 的权重。

您可以使用cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB).

您还可以考虑以下替代方法来读取图像：

• torchvision.io.read_image(path)（https://pytorch.org/vision/stable/io.html#image）
• torch.from_numpy(np.array(PIL.Image.open(path)))
• torchvision.transforms.functional.pil_to_tensor(PIL.Image.open(path))（https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html#torchvision.transforms.functional.pil_to_tensor）