1. 导入必要的库 在开始之前,我们首先需要导入必要的库。 importtorchimporttorch.nnasnn 1. 2. torch是PyTorch的核心库。 torch.nn用于构建神经网络模型。 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...
cv2:OpenCV库,用于图像处理。 2. 定义PSNR和SSIM的计算函数 接下来,我们定义PSNR和SSIM的计算公式。 defcalculate_psnr(img1,img2):# 计算图像差异mse=F.mse_loss(img1,img2).item()# 计算均方误差# 防止对数中的0ifmse==0:returnfloat('inf')# PSNR计算公式psnr=20*torch.log10(1.0/torch.sqrt(mse))...
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 ...
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...
这是因为在我一开始学习超分辨率网络时,发现网上的代码并没有严格按照论文中的表述进行复现,对数据的处理和评价指标PSNR的计算也没有与论文达到一致。 这些问题导致网络的输出结果与论文无法在相同标准下比较,带来了很大的麻烦。例如,因为python和matlab的插值算法等与论文不同,导致PSNR的数值与论文的数值不在一个baseli...
在PyTorch中,我们可以使用torchvision等库来加载和显示图像。同时,我们还可以使用评价指标如PSNR、SSIM等来评估生成图像的质量。 三、总结 Stable Diffusion是一种高效的深度学习算法,能够在保持图像质量的同时提高生成速度。在PyTorch中实现Stable Diffusion需要一定的技术和经验,但是只要按照上述步骤进行操作,认真阅读和理解...
如果你认为我的项目有意思请给我点一颗⭐⭐⭐Star⭐⭐⭐吧。 本地运行 使用git clone方法或直接下载本仓库代码zip文件,本地配置环境运行即可 gitclonehttps://github.com/chairc/Integrated-Design-Diffusion-Model.gitcdIntegrated-Design-Diffusion-Model...
batch=32, iter=500k)Y-PSNR/Y-SSIM on Manga109Run time (1GeForceRTX2080Ti, on 256x256 LR image)*#Params#FLOPsTesting memory RCANDIV2K1.6 days31.22/0.91730.180s15.6M850.6G593.1M SwinIRDIV2K1.8 days31.67/0.92260.539s11.9M788.6G986.8M ...
定量实验方面,作者基于 FID、PSNR、RMSE 和分割性能等多种指标对新方法进行了评估;定性实验方面,作者展示了可通过视觉观察进行评估的样本。 SEAN 归一化。输入是风格矩阵 ST 和分割掩码 M。在上部分,ST 中的风格代码会进行每风格卷积,然后根据 M 将其广播至它们对应的区域,从而得到风格映射图。下部分(浅蓝色层)...
导入必要的库:我们使用torch和torchvision.transforms来处理图像和计算PSNR。 定义PSNR计算函数:函数calculate_psnr计算均方误差,然后根据其值计算PSNR。若均方误差为零(即两幅图像完全相同),则返回无限大的PSNR值。 加载图像:load_image函数读取图像并将其转换为张量。