文件名称：CNNIQAplusplus:PyTorch图像质量评估方法的实施
文件大小：76KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:30:54
pytorch convolutional-neural-networks quality-metrics multi-task-learning image-quality-assessment
CNNIQAplusplus 以下论文的PyTorch 1.3实施： 笔记 在这里，选择优化器作为Adam，而不是本文中带有势头的SGD。 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus 训练前， im_dir在config.yaml被指定必须的。 可视化 tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # in the server (host:port) ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # in your PC. See the visualization in your PC 要求 conda create -n reproducib
【文件预览】：
CNNIQAplusplus-master
----.gitignore(649B)
----IQADataset.py(4KB)
----README.md(1KB)
----.gitattributes(378B)
----main.py(13KB)
----requirements.txt(178B)
----job.sh(248B)
----config.yaml(622B)
----data()
--------LIVEfullinfo.mat(427KB)