深度學習中為什麼普遍使用BGR而不用RGB？

個人感覺應該沒有區別啊，對於deep CNNs。難道只是習慣？每次都得轉換一下，感覺很麻煩。

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因為caffe，作為最早最流行的一批庫的代表，用了opencv，而opencv默認通道是bgr的。這是opencv的入門大坑之一，bgr是個歷史遺留問題，為了兼容早年的某些硬體。

其實你自己訓練完全可以用rgb，新庫也基本沒了bgr還是rgb這個問題，就是切換下順序。但如果你要用一些老的訓練好的模型，就得兼容老模型的bgr。

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謝邀，如前者回答。主要是因為opencv用的BGR，然後caffe基於opencv，所以跟著用BGR，至於opencv為什麼用BGR，這只是人為定的一個標準，無論BGR和RGR都一樣，具體參考這裡吧http://www.learnopencv.com/why-does-opencv-use-bgr-color-format/

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因為有些硬體平台上當年使用的是BGR，然後opencv也就跟著當年的習慣用了bgr

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其實也沒有普遍，只是在caffe裡面是這樣，原因其他答案也已經提到了，caffe底層使用了opencv庫，而opencv默認通道是BGR。這裡就會有一個大坑，例如你用python的PIL讀入一張圖像(RGB),然後使用pycaffe將其輸入一個模型中進行分類，如果忘記將讀入數據變換成BGR格式，那麼後續結果肯定會有問題。可以考慮使用PyTorch,就沒有這個問題了

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為什麼我有一種感覺是這是位元組序的鍋………

顯然rgba是big endian吧……按32位讀在LE的機器的寄存器里就變成了abgr了，那如果按照LE是rgba，那BE豈不就變成了abgr……

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因為OpenCV默認通道為BGR，至於為什麼用BGR，可能是因為當時比較流行BGR，以至於後來RGB變為主流後，也不方便改了，就一直沿用BGR。而caffe又是用了opencv的，所以沒辦法。智能外部轉換一下。

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前面答主也都已經說到了。自己訓練模型就無所謂，用別人訓練好的模型就要關注一下。

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opencv讀進來的圖片默認是BGR

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bgr是基於opencv來的

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如果用別人的模型作為預訓練模型，或者直接拿訓練好的做測試，要注意模型作者用的通道順序。如果從頭開始訓練自己的模型，通道順序當然是隨便的啦，rgb bgr gbr...但是別人用你的模型時又蛋疼了，所以還是要有個標準比較好啊！

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字母序我覺得挺好的

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某些前輩帶的頭。。當然現在實際上沒區別

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