1 Pytorch中对图片的预处理

在Pytorch中一般使用torchvision.transforms对图片进行归一化处理，比如经常会使用以下的代码

transforms.Compose([
   transforms.RandomCrop((224, 224)),  # 随机裁剪成224x224
   transforms.RandomRotation(15),  # 随机旋转15度
   transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
   transforms.ToTensor(),  # 归一化数值，从[0-255]归一化到[0-1]，并转化为Tensor
   transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 把图片转到[-1,1]上，方便训练
])

使用transforms.ToTensor()将数值归一化[0,1]的范围内并转换为Tensor，然后再对归一化的数值进行减均值，除方差

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

其公式为：

\frac{x-mean}{std}

将归一化到[0,1]的数值先减去mean然后再除以方差std。

2 在ncnn中实现Pytorch对图片的预处理流程

如果我们在Pytorch中使用上述流程对图片数据进行了处理然后再训练模型，那么在使用ncnn推理模型时，也同样需要将图片数据进行以上的预处理流程。下面将介绍如何使用ncnn实现Pytorch对图片同样的预处理流程。

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