在PyTorch中计算结构相似性指数(SSIM)通常需要使用一些额外的库,因为PyTorch本身并不直接提供SSIM的计算函数。一个常用的库是pytorch_msssim,它提供了多尺度结构相似性(MS-SSIM)的计算,但也可以用来计算单尺度的SSIM。另外,skimage.metrics模块也提供了SSIM的计算函数,可以与PyTorch结合使用。 以下是使用pytorch_msssim库...
为了将人类视觉感知纳入考量,可以使用基于SSIM或MS-SSIM的损失函数。SSIM、MS-SSIM是综合了人类主观感知的指标。 SSIM(structural similarity,结构相似性)的直觉主要是:人眼对结构(structure)信息很敏感,对高亮度区域(luminance)和“纹理”比较复杂(contrast)的区域的失真不敏感。MS-SSIM(Multi-Scale SSIM,多尺度SSIM)则...
ssim_module = SSIM(data_range=255, size_average=True, channel=3) ms_ssim_module = MS_SSIM(data_range=255, size_average=True, channel=3) ssim_loss = 1 - ssim_module(X, Y) ms_ssim_loss = 1 - ms_ssim_module(X, Y) 2. Normalized input If you need to calculate MS-SSIM/SSIM on...
Thus the implementation here should be compared to either PyTorch Ignite's SSIM: https://pytorch.org/ignite/generated/ignite.metrics.SSIM.html or the SSIM implementation here: https://github.com/Po-Hsun-Su/pytorch-ssim and not to MS-SSIM implementations. ...
#查看ms-ssim的话转成db if metric == 'ms-ssim': # Convert to db values = np.array(data['results'][metric]) data['results'][metric] = -10 * np.log10(1 - values) # 返回name,bpp和metric return { 'name': data.get('name', name), ...
是一个常见的错误,通常发生在使用PyTorch进行深度学习模型训练时。这个错误的原因是尝试对一个ToTensor对象进行迭代操作,而ToTensor对象本身并不支持迭代。 PyTorch是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的工具和函数来简化深度学习模型的开发和训练过程。ToTensor是PyTorch中的一个函数,用于将输入的PIL图像或NumPy数组...
MS-SSIM与GDN层的PyTorch实现 分类:技术储备 穷酸秀才大草包 粉丝-209关注 -1 +加关注 0 0 升级成为会员
原始模糊图片:PSNR=24.050003051757812, SSIM=0.716961145401001, MSSIM=0.840461015701294 去模糊图片与不模糊的图片之间的指标计算 output_psnr = psnr(output_l1,target_s1) output_ssim = ssim(output_l1,target_s1) output_mssim = mssim(output_l1,target_s1) print(f"网络输出图片:PSNR={output_psnr.float()...
Pytorch导出ONNX 在工程部署中，基本不会采用ONNX自带的API去搭建网络，通常都是采用其他深度网络学习框架...
We also report objective comparison results using PSNR and MS-SSIM metrics vs. bit-rate, using the Kodak image dataset as test set. Although this framework currently implements models for still-picture compression, it is intended to be soon extended to the video compression domain. PDF Abstract...