Neural-IMage-Assessment:神经影像评估的PyTorch实施

时间:2024-05-24 17:19:34
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文件名称:Neural-IMage-Assessment:神经影像评估的PyTorch实施

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更新时间:2024-05-24 17:19:34

machine-learning computer-vision photo-editing image-enhancement Python

NIMA:神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《 (在接受)的PyTorch实现。 您可以从了解更多。 实施细节 该模型在上进行了训练,该包含大约255,500张图像。 你可以从得到它。 注意:数据集中可能存在一些损坏的图像,请在开始训练之前先将其删除。 该数据集分为229,981张图像用于训练,12,691张图像用于验证和12,818张图像用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络,为此,我在验证集上损失了约0.072 EMD。 尚未在本文中尝试过其他两个选项(MobileNet和Inception-v2)。 非常欢迎您进行自己的扩展。 学习率设置与原始论文不同。 我似乎无法使用3e-7的转换底数和3e-6的密集区块的底线来使模型收敛于动量SGD。 另外,我没有做太多的超参数调整,因此您可能会获得更好的结果


【文件预览】:
Neural-IMage-Assessment-master
----main.py(9KB)
----model()
--------__init__.py(0B)
--------model.py(2KB)
----test.py(2KB)
----snapshots()
--------snapbad@0828.png(1.9MB)
--------enhance@0829.png(3MB)
--------enhance.jpg(288KB)
--------snapgood@0828.png(2.44MB)
--------snapshot@0525.png(205KB)
----LICENSE(1KB)
----dataset()
--------dataset.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
----requirements.txt(105B)
----.gitignore(8B)
----README.md(4KB)
----predictions()
--------preds.txt(548KB)

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