损失函数-ssim和L1混合 损失函数-ssim和L1混合 ssim占⽐alpha L1占⽐1-alpha 1#%% 2 3import tensorflow as tf 4import numpy as np 5import torch 6 7#模仿matlab的fspecial函数，创建滤波算⼦（计算SSIM⽤）8def _tf_fspecial_gauss(size, sigma, channels=1):9"""Function to mimic the '...
二,正则项小议L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。损失函数以均方误差,其加上L1,L2的损失函数为:一般回归分析中 ...
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平滑处理:在计算SSIM时,可以通过在图像中加入噪声或平滑技术来降低其显著的变化,减少不可微的情况。 梯度修正:通过像L1损失或L2损失的附加项来补充SSIM损失,使得梯度信息更加稳定。 替代指标:考虑使用其他可微的损失函数,比如感知损失(Perceptual Loss)来代替SSIM损失。 使用场景 SSIM损失广泛应用于图像复原、超分辨率以及...
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]) ...
对于不同QP只训练一个模型。且训练指标使用SSIM,测试指标使用VMAF,因为VMAF不连续所以不适合在训练中使用。训练配置如表1,其中loss函数使用了SSIM和L1 loss的加权,这里使用了两套权重参数(0.2,0.8)和(0.8,0.2) 实验结果 实验测试配置为AI、RA和LDB,QP={22,27,32,37}。其中由于计算复杂度较高,RA配置只跑第一...
对于重建损失L_{\text{recon}}，对质心使用 Chamfer 距离，对其他参数使用 L1 损失。
1. 导读 最近，Gaussian splatting已经成为NeRF的强大替代方案，展示了令人印象深刻的3D建模能力，同时只...
train_npy_path = "I:\\0000L1_DL\\train_data\\npy\\SR0.10\\" # training data are [num, row, col, 1] numpy arrays train_X = np.load(train_npy_path + "trainX.npy") train_Y = np.load(train_npy_path + "trainY.npy") ...
如果是回归问题,则代价函数普遍采用L2,或者L1。 由于L2(即用真值和预测值的欧氏距离)是一个非凸形式且可导。。但L2的使用前提是噪声高斯分布的。它抑制大的误差,但对小的误差却很能容忍。比如L2能很好地复现边缘,但却无法很好地消除那些小的噪声。 最重要的,L2和人类的视觉系统(hum......