2. 定义PSNR函数 接下来,我们将定义一个计算PSNR的函数。它接收原始图像(target)和预测图像(output),并返回PSNR值。 defcalculate_psnr(target:torch.Tensor,output:torch.Tensor,max_value:float=1.0)->float:# 确保输入图像是相同的尺寸asserttarget.size()==output.size(),"Target and output images must have...
使用PyTorch实现PSNR 接下来,我们将使用PyTorch实现PSNR的计算。以下是代码示例: importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefcalculate_psnr(original_image,compressed_image,max_pixel_value=255.0):# 计算MSEmse=F.mse_loss(original_image,compressed_image)# 计算PSNRpsnr=10*torch.log10((max_pixel_value**2)/ms...
PSNR的计算公式如下: PSNR=10*log_{10}(\frac{MAX^2}{MSE})=20*log_{10}(\frac{MAX}{\sqrt{MSE}}) 其中的MAX为像素的取值范围的最大值,如果图像的像素为[0,1],则MAX=1;如果为[0,255],则MAX=255。 在测试时计算PSNR,按照“江湖规矩”,需要将原始的高清图片hr的四个边缘各裁剪scale个像素。 由...
因此,可以考虑使用结构相似性指数(SSIM)等其他客观评价指标来评估算法性能。这些指标可以从不同角度出发,更加全面地评价超分辨率重建算法的性能。总之,PSNR计算代码pytorch srcnn pytorch 代码在评估超分辨率重建算法性能方面具有重要的应用价值。通过了解PSNR计算的实现过程、优化方法以及与其他客观评价指标的比较,可以更加深入...
把整理的超分重建 SR 和 HR 图片 psnr 和 SSIM计算(pytorch实现)代码粘贴在这里; utils_image.py 引用来源如下: ''' modified by Kai Zhang (github: https://github.com/cszn) 03/03/2019 https://github.com/twhui/SRGAN-pyTorch https://github.com/xinntao/BasicSR ...
- 峰值信噪比 (PSNR):直接对比预测结果与 GT 之间的像素差异,与 L2 损失强相关 - 结构相似性 (SSIM):对比预测结果与 GT 之间的结构相似程度 - 平均意见得分 (MOS):人眼直观判断图像清晰度 - 感知质量 (PI):评估图像的感知舒适度 2. 超分辨率发展过程 ...
峰值信噪比 (PSNR):直接对比预测结果与 GT 之间的像素差异,与 L2 损失强相关 结构相似性 (SSIM):对比预测结果与 GT 之间的结构相似程度 平均意见得分 (MOS):人眼直观判断图像清晰度 感知质量 (PI):评估图像的感知舒适度 2 超分辨率发展过程 超分辨率包括以下三种 ...
在图像去噪领域,常用的损失函数包括MSE(均方误差)和PSNR(峰值信噪比)等。在PyTorch中,可以使用torch.nn.MSELoss或torch.nn.MSELoss()函数定义MSE损失函数。(4)训练模型在训练DnCNN模型时,需要使用优化算法来更新网络参数。常用的优化算法包括梯度下降、Adam等。在PyTorch中,可以使用torch.optim模块实现优化算法。通过...
===> Avg. PSNR2: 26.6869 dB Checkpoint saved to ./LapSRN_r_epoch_50.pt and ./LapSRN_g_epoch_50.pt Adagrad ( Parameter Group 0 eps: 1e-10 initial_accumulator_value: 0 lr: 0.0005 lr_decay: 0 weight_decay: 1e-05 ) ===> Epoch 51 Complete: Avg. Loss: 0.2914 ...
高PSNR值并不符合人眼直观感受的缺点很早已经被注意到,但从未有有效的算法替代MSE类算法来进行相关工作,问题的根源在于MSE的高效性难以被超越; SRGAN 似乎恢复了一些细节,但也有人认为这些其实时高频噪声,噪声在图像处理中的作用十分值得关注,但该领域已经进入半死不活的状态,期待有理论上的突破。