在PyTorch中,PSNR可以被实现为一个自定义的损失函数。以下是实现过程: importtorchimporttorch.nnasnnclassPSNRLoss(nn.Module):def__init__(self,max_val=255.0):super(PSNRLoss,self).__init__()self.max_val=max_valdefforward(self,img1,img2):mse=nn.functional.mse_loss(img1,img2)psnr=20*torch....
在图像处理中,PSNR是评估图像质量的一个重要指标,它通过计算重建图像与原始图像之间的差异来给出评分。PSNR的值越高,说明重建的质量越好。因此,将PSNR作为损失函数可以使模型更加关注最小化重建误差。 ImageQuality+float PSNR+calculatePSNR(originalImage: Image, reconstructedImage: Image) : float 在上面的类图中,I...
在PyTorch中计算PSNR(峰值信噪比)通常涉及几个步骤,包括导入必要的库、定义计算PSNR的函数、准备输入数据(原始图像和重建图像),然后调用该函数来计算PSNR值。以下是一个详细的步骤说明,包括代码片段: 1. 导入PyTorch及相关库 首先,我们需要导入PyTorch以及其他可能用到的库,如NumPy,用于辅助计算。 python import torch ...
在评估超分辨率重建算法的性能时,峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)是一个常用的客观评价指标。因此,本文将介绍如何实现PSNR计算代码pytorch srcnn pytorch,以便在评估超分辨率重建算法时进行使用。PSNR计算代码的实现过程相对简单。首先,需要定义一个函数来计算图像的均方误差(Mean Squared Error,MSE)。MSE是...
先定义一下计算PSNR的函数: #PSNR的计算公式这里不再赘述 def calculate_psnr(img1, img2): return 10. * torch.log10(1. /torch.mean((img1 - img2) ** 2)) 随后定义残差块: class ResBlock(nn.Module): def __init__(self, inC, outC): ...
网络训练完后,我们可以随便挑一张图片来测试一下去噪的效果如何,此处我们使用PSNR(峰值信噪比)来度量干净的原图和自编码器输出的去噪图之间的相似性,PSNR越大说明两个图片之间越相似。 imageindex = 1 im = X_val[imageindex, ...] im = im.unsqueeze(0) im_noise = np.transpose(im.data.numpy(), (0...
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...
# 实例化 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) psnr = PSNR() 模型预测 绘图函数定义 模型加载 数据加载 模型预测与指标分析 结果展示与保存 绘图函数定义 def plot_tensor(tensor)...
# 实例化 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) psnr = PSNR() 模型预测 绘图函数定义 模型加载 数据加载 模型预测与指标分析 结果展示与保存 绘图函数定义 def plot_tensor(tensor)...
- 对抗损失:使用生成对抗网络 (GAN) 实现超分辨率,超分辨率网络为生成器,再搭建分类网络作为鉴别器,通过鉴别器的损失函数来训练生成器 评价指标 超分辨率的评价指标包括 : - 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 ...