안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.&nbsp;
MMDetection의 Data Pipeline 중에서&nbsp;
Normalization 할때, Mean, Std는&nbsp;
train dataset 전체에 대해서 Mean과 STD를 구하는 거죠?&nbsp;
(Test dataset은 제외하고 구하는 거죠?)
그리고 Augmentation 은 Train_pipe_line에 적용된다고 생각하면 되는 거죠?&nbsp;
&nbsp;

안녕하십니까,&nbsp;
mean, std를 train 데이터 전체에서 구하는 방법도 있지만,&nbsp; pytorch에서는 pretrained 모델에 적용된 mean, std값을 적용합니다(보통 imagenet 데이터 세트에서 전반적으로 활용된 고정된 mean, std를 적용하고 있습니다).&nbsp;
이 값을 train 데이터에 적용하기도 하며, train 데이터에 적용하였으면 test 데이터에도 적용합니다.&nbsp;
그리고 augmentation은 말씀하신대로 보통 train pipeline에만 적용합니다.&nbsp;
감사합니다.&nbsp;

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MMDetection_Data Pipeline_Normalization