y代表真实值,y_代表预测值,损失函数采用交叉熵损失函数如下 loss function:L(y,y_)=-(ylny_+(1-y)ln(1-y_))一般更新参数的方式,我们梯度下降的方式,目的是使得损失函数最小,达到一个能够接受的局部最小值,当然如果能到达全局最小最好。 对损失函数的研究: 当y=1,y_=1L=-ln1=0 当y=1,y_=0L=无...
背景 在图像重建、压缩领域,有很多算法可以计算输出图像与原图的差距,其中最常用的一种是 Mean Square Error loss(MSE)。它的计算公式很简单: 就是element-wise 地计算重建图像与输入图像的像素差的平方,然后在全图上求平均。 但作者认为,传统基于 MSE 的损失不足以表达人的视觉系统对图片的直观感受。例如有时候两...
模型主要分为两部分:网络结构(Network structures,在下面Modules描述)。模型的定义(model defination,包括了:loss 和 optimization等) 基于”base_model.py“文件,定义不同的模型如:”SR_model.py, SRGAN_model.py, SRRaGAN_model.py and SFTGAN_ACD_model.py“ Modules(Network structures) 这里包含了不同网络的...
loss=−pos_weight×ytruelog(ypred)−(1−ytruelog(1−ypred))pos_weight=num_negnum_pos 要减少假阴性样本的数量,设置 pos_weight>1 ;要减少假阳性样本的数量,设置 pos_weight<1 。 Focal loss 何凯明团队在RetinaNet论文中引入了Focal Loss来解决难易样本数量不平衡,我们来回顾一下。我们知道,One...
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。:
学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)也称为“感知损失”(perceptual loss),用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018的一篇论文《The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric》,该度量标准学习生成图像到Ground Truth的反向映射强制生成器学习从假图像中...
在图像重建、压缩领域,有很多算法可以计算输出图像与原图的差距,其中最常用的一种是 Mean Square Error loss(MSE)。它的计算公式很简单: 就是element-wise 地计算重建图像与输入图像的像素差的平方,然后在全图上求平均。 但作者认为,传统基于 MSE 的损失不足以表达人的视觉系统对图片的直观感受。例如有时候两张图...
no_grad(): ssim_value = loss_obj(img1, img2).item() print("Initial %s: %f:" % (loss_type, ssim_value)) optimizer = Adam(parameters=[img2], learning_rate=0.05) step = 0 while ssim_value < 0.9999: step += 1 optimizer.clear_grad() loss = loss_obj(img1, img2) (1 - loss...
在图像重建、压缩领域,有很多算法可以计算输出图像与原图的差距,其中最常用的一种是 Mean Square Error loss(MSE)。它的计算公式很简单: 就是element-wise 地计算重建图像与输入图像的像素差的平方,然后在全图上求平均。 但作者认为,传统基于 MSE 的损失不足以表达人的视觉系统对图片的直观感受。例如有时候两张图...
(): ssim_value = loss_obj(img1, img2).item() print("Initial %s: %f:" % (loss_type, ssim_value)) optimizer = Adam(parameters=[img2], learning_rate=0.05) step = 0 while ssim_value < 0.9999: step += 1 optimizer.clear_grad() loss = loss_obj(img1, img2) (1 - loss)....