img1,img2):mse=nn.functional.mse_loss(img1,img2)psnr=20*torch.log10(self.max_val/torch.sqrt(mse))return-psnr# 为了实现最小化,我们返回负的PSNR# 示例:使用PSNR损失函数if__name__=="__main__":img1=torch.rand((1,3,256,256))*255# 原始图
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,ImageQuality类展示了如何计算PSNR,使用原始图像和重建图像作为输入,返回一个浮点数表示PSNR值。 抓包方法...
2. 利用PyTorch的numpy/scipy扩展 如果你细心的话你会注意到我在上面使用了torch.nn.functional模块的函...
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。通过调用...
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。
# 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 ...
- 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 ...
训练模型:通过最小化对抗性损失函数(adversarial loss)和重建损失函数(reconstruction loss),对模型进行训练。 测试模型:在测试集上验证模型的性能,评估指标通常为峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)。通过对PyTorch图片识别和处理的介绍,我们可以看到它们在图像处理领域都有广泛的应用。然而,它们之间也存在一些区别。
采用多种评估指标来衡量马到斑马图像转换的效果。常用的指标包括峰值信噪比(PSNR),用于评估转换图像与目标图像之间的像素误差;结构相似性指数(SSIM),衡量图像在结构和纹理上的相似程度;还有基于感知损失的评估指标,通过比较转换图像和目标图像在预训练卷积神经网络特征空间中的距离,来评估图像的视觉相似性。