pytorch SSIM损失计算 上次的学习笔记——《学习笔记之——基于pytorch的FSRCNN》一直没把PSNR提上来,为此改用代码https://github.com/xinntao/BasicSR通过这套代码的框架来实现FSRCNN,并把实现过程记录在本博文里面。关于这套代码之前也在博文《学习笔记之——SR流程》介绍过。好,下面开始进入正题 目录 代码脉络的梳理...
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Pytorch实现 SSIM值越大代表图像越相似,当两幅图像完全相同时,SSIM=1。所以作为损失函数时,应该要取负号,例如采用 loss = 1 - SSIM 的形式。由于PyTorch实现了自动求导机制,因此我们只需要实现SSIM loss的前向计算部分即可,不用考虑求导。(具体的求导过程可以参考文献[3]) 以下是代码实现,来源于github [4]. 1i...
SSIM指标是由Wang等人在2004年提出的。该指标通过比较两幅图像的亮度、对比度和结构相似性来衡量它们之间的质量接近程度。具体来说,SSIM指标通过以下三个方面来计算图像质量的相似度: 1.亮度相似度(Luminance similarity):亮度是指图像的明暗程度,亮度相似度衡量了两幅图像在亮度上的相似度。 2.对比度相似度(Contrast...
#定义ssim_lossssim_loss=pytorch_ssim.SSIM(window_size=11)#计算lossloss=1-ssim_loss(outputs,labels) window_size 是窗口大小,应该是一个类似于卷积核大小的东西,默认值是11,可以根据自己的实际情况调整 还有一点不按常理出牌需的是ssim_loss返回的范围是0~1 ,1的话是表示两张图片100%相同,所以在大多数场...
接下来,我们定义一个函数来计算SSIM。该函数需要输入两个张量,分别是I和J: def ssim(img1, img2, window_size=11, size_average=True): #确定平均值和方差的公式window = create_window(window_size, img1.size(1)) mu1 = F.conv2d(img1, window, padding=window_size//2, groups=img1.size(1)) ...
像素损失 (L1, L2, ssim 等):直接计算超分辨率预测结果与 GT (Ground truth) 之间的差异 感知损失&风格损失:将预测结果和 GT 输入到特征提取网络(一般为 VGG 等 backbone),对比特征图之间的差异 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...
要在PyTorch中实现SSIM损失函数,我们需要以下步骤: 1.导入必要的库和模块: ```python import torch import torch.nn.functional as F ``` 2.定义SSIM函数: ```python def ssim(x, y, window_size=11, sigma=1.5, size_average=True): #创建一个高斯窗口 channel = x.size()[1] window = create_wind...
PyTorch, PSRN, and SSIM: Exploring Their Role in Image ProcessingPyTorch, PSRN, and SSIM are three important concepts in image processing that have gained significant attention in recent years. PyTorch is a deep learning framework, PSRN is peak signal-to-noise ratio, and SSIM is structural si...
Modified code (max_ssim.py) for testing the above thing using this repo import pytorch_ssim import torch from torch.autograd import Variable from torch import optim import cv2 import numpy as np npImg1 = cv2.imread("einstein.png") img1 = torch.from_numpy(np.rollaxis(npImg1, 2)).float...