在PyTorch 中,可以实现一个简单的 SSIM 计算模块。以下是实现 SSIM 的关键代码片段: importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefssim(x,y,C1=1e-4,C2=9e-4):mu_x=F.conv2d(x,create_filter(),padding=1)mu_y=F.conv2d(y,create_filter(),padding=1)sigma_x=F.conv2d(x*x,create_filter(),paddin...
Pytorch MS-SSIM Fast and differentiable MS-SSIM and SSIM for pytorch 1.0+ Structural Similarity (SSIM): Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): Updates 2020.08.21 (v0.2.1) 3D image support from @FynnBe! 2020.04.30 (v0.2) Now (v0.2), ssim & ms-ssim are calculated in the same way...
MS-SSIM is a particularly unstable metric when used for some architectures and may result in NaN values early on during the training. The msssim method provides a normalize attribute to help in these cases. There are three possible values. We recommend using the value normalize="relu" when tra...
为了将人类视觉感知纳入考量,可以使用基于SSIM或MS-SSIM的损失函数。SSIM、MS-SSIM是综合了人类主观感知的指标。 SSIM(structural similarity,结构相似性)的直觉主要是:人眼对结构(structure)信息很敏感,对高亮度区域(luminance)和“纹理”比较复杂(contrast)的区域的失真不敏感。MS-SSIM(Multi-Scale SSIM,多尺度SSIM)则...
MS-SSIM与GDN层的PyTorch实现 分类:技术储备 穷酸秀才大草包 粉丝-212关注 -1 +加关注 0 0 升级成为会员
MS_SSIM_pytorch ms_ssimloss function implemented in pytorch references tensorflow implement on stackoverflow Paper : Loss Functions for Image Restoration With Neural Networksand itspycaffe codes pytorch_ssim(onlyssimloss, not ms_ssim loss) Packages ...
# SSIM 和 MSSIM 的计算较为复杂,在这里,我们直接调用 pytorch-msssim 的接口来进行计算 ssim = pytorch_msssim.SSIM(data_range=1.0, size_average=True, channel=3) mssim = pytorch_msssim.MS_SSIM(data_range=1.0, size_average=True, channel=3) # 实例化 ssim = pytorch_msssim.SSIM(data_range=1.0...
还可以使用成带有 LQ 和 GT 的数据集分别计算 FP32 和 INT8 模型的PSNR、SSIM，以进一步评估量化模型...
还可以使用成带有 LQ 和 GT 的数据集分别计算 FP32 和 INT8 模型的PSNR、SSIM,以进一步评估量化模型的效果。 其它量化方式 如果使用 PTQ 量化后误差过大,可以调整量化方式,比如把Min-Max校准方法改为Entropy。如果还无法解决,可以考虑AdaRound, ZeroQ, BRECQ, QDrop, GPTQ等先进算法。此外,还可以使用QAT(Quanti...
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