onnx转rknn 非yolov5模型的mean_values和std_values如何设置

rknn-toolkit-v1.7.1 → examples → onnx → resnet50v2 下的test.py中

1. # pre-process config
   
2. print('--> Config model')
   
3. rknn.config(mean_values=[[123.675, 116.28, 103.53]], std_values=[[58.82, 58.82, 58.82]], reorder_channel='0 1 2')
   
4. print('done')

复制代码问题1：
    mean_values=[[123.675, 116.28, 103.53]], std_values=[[58.82, 58.82, 58.82]]   请问mean_values和std_values的值是如何得出的？
问题2：
    我用旷视的YOLOX生成了onnx，转rknn的时候，不知道mean_values和std_values如何设置？ 或者说例子中的mean_values和std_values其他模型也可以通用？

这都是训练时候针对训练集的归一化参数，请详细阅读论文