转载自AI Studio 项目链接 图像质量与相似度评估指标 SSIM 和 MS-SSIM 的 Paddle 实现引入自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下,这些相关性在视觉场景中携…
可以通过安装并调用 paddle_msssim 包快速实现 SSIM 和 MS-SSIM 的计算 Paddle MS-SSIM 与 SKImage、TensorFlow 和 Pytorch MS-SSIM 实现的测试对比结果如下: outputs(AMD Ryzen 4600H): === Test SSIM === ===> Single Image Repeat 10 times sigma=0.0 ssim_skimage=1.000000 (247.7732 ms), ssim_tf...
MS-SSIM 论文 Paddle-MSSSIM 算法介绍 SSIM SSIM(Structural SIMilarity)即结构相似性指数,是一种测量两个图像之间相似性的方法 假定其中一幅图像具有完美的质量,则 SSIM 指数可以被视为另一幅图像质量的度量。 SSIM 指数的计算流程如下图所示: 由SSIM 测量系统可得相似度的测量可由三种对比模块组成,分别为:亮度...
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MS-SSIM与GDN层的PyTorch实现 分类:技术储备 穷酸秀才大草包 粉丝-208关注 -1 +加关注 0 0 升级成为会员
MS-SSIM 论文 Paddle-MSSSIM 算法介绍 SSIM SSIM(Structural SIMilarity)即结构相似性指数,是一种测量两个图像之间相似性的方法 假定其中一幅图像具有完美的质量,则 SSIM 指数可以被视为另一幅图像质量的度量。 SSIM 指数的计算流程如下图所示: 由SSIM 测量系统可得相似度的测量可由三种对比模块组成,分别为:亮度...
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