如果图像的颜色格式是BGR而不是RGB， 是否会影响NN的训练精度?

Question

我正在用ImageNet数据集训练神经网络，我注意到当我使用OpenCV函数cv2.imread()读取图像时，图像是BGR颜色格式，所以会影响训练精度吗?，如果是，那么我怎么能改变它的RGB在pytorch?

Answer 1

一般来说，它不会影响你的神经网络的准确性。然而，如果你使用预训练的CNN，那么它可能期望RGB图像作为输入，并且最初在BGR图像上不会做得很好，并且必须重新学习BGR的权重。

您可以使用cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)将BGR转换为RGB。

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)