Q：图像预处理部分在resize后还会使用均值：image_mean=[0.485,0.456,0.406]，标准差：image_std=[0.229,0.224,0.225]进行归一化，为什么使用这几个值？

A：image_mean=[0.485,0.456,0.406]、image_std=[0.229,0.224,0.225]是Imagenet数据集的均值和标准差，使用Imagenet的均值和标准是一种常见的做法。如果你想在你自己的数据集上从头开始训练，你可以计算新的平均值和标准。否则，建议使用Imagenet预试模型自己的平均值和标准。

是否使用ImageNet的均值和标准差取决于你的数据：

• 假设你的数据是“自然场景”的普通照片（人，建筑，动物，不同的照明/角度/背景等等），并且假设你的数据集和 ImageNet 存在类似的偏差（在类别平衡方面），那么使用 ImageNet 的场景统计数据进行规范化就可以了。
• 如果照片是“特殊的”（颜色过滤，对比度调整，不寻常的光线，等等）或“非自然的主题”（医学图像，卫星地图，手绘等） ，我建议在模型训练之前正确地规范化你的数据集（计算新的平均值和标准）。

来源：Why Pytorch officially use mean=[0.485, 0.456, 0.406] and std=[0.229, 0.224, 0.225] to normalize images?