batch_size=32)# 模型与损失函数model=MyModel()# 自己定义的模型criterion=SSIMLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=1e-3)# 训练循环forepoch
= model(input_tensor) output_image = output_tensor.permute(0, 2, 3, 1).cpu().numpy()[0] * 255.0 # Convert back to HWC and denormalize loss = ssim_loss(output_image, target_image) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss:.4f}')...
LossCalculatorSSIMImageProcessorUserLossCalculatorSSIMImageProcessorUserload_image(path)return imagecalculate_ssim(image1, image2)return ssim_valuecompute_loss(ssim_value)return final_loss 以下是架构解析的组成组件表: 在预处理阶段,可能需要对输入特征图进行缩放或归一化。 SSIM 计算基于局部区域进行滑动窗口处理。
def my_ssim_loss(y_true, y_pred): import tensorflow as tf total_loss = 1 - tf.image.ssim(tf.cast(y_true, tf.float64), tf.cast(y_pred, tf.float64), max_val = 1) return total_loss 其中max_val表示两张图像的最大值,有的图像取值范围是0到1,有的是1到255,需要确认这个最大值。值...
IOU Loss 可类比DICE LOSS,也是直接针对评价标准进行优化,公式如下:IOU=1−A⋂BA⋃B 它和Dice Loss一样仍然存在训练过程不稳定的问题,IOU Loss在分割任务中不常用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ### From https://www.kaggle.com/bigironsphere/loss-function-library-keras-pytorch...
一种有趣的方法是比较生成的图像和ground truth图像的高层特征。我们可以让图像通过一个预先训练好的图像分类网络(如VGG-Net或ResNet)来获得这些高级特征。 ?...它取相邻像素之间的绝对差值之和,并测量图像中有多少噪声。对于生成的图像,TV loss计算如下: ? 这里, i,j,k
总结 下面的 GIF 对比了 MSE loss 和 SSIM 的优化效果,最左侧为原始图片,中间和右边两个图用随机噪声初始化,然后分别用 MSE loss 和 -SSIM 作为损失函数,通过反向传播以及梯度下降法,优化噪声,最终重建输入图像。:
结构相似性指数(structural similarity index,SSIM), 出自参考文献[1],用于度量两幅图像间的结构相似性。和被广泛采用的L2 loss不同,SSIM和人类的视觉系统(HVS)类似,对局部结构变化的感知敏感。 SSIM分为三个部分:照明度、对比度、结构,分别如下公式所示: ...
SSIM计算公式[1] 其中x,y是参与比较的两张图像,μx是x的平均值,μy是y的平均值,σx是x的方差,σy是y的方差,σxy是x和y的协方差,C1 C2是用来维持稳定的常数。C1 C2可以选不同的值,为后面的故事埋下了伏笔。 3 损失函数 损失函数越小表示网络重建的图像越好,于是LOSS = 1-SSIM(x,y)。可惜的是Tens...