Я не могу повторить тот же PSNR для Set05 и Set14, используя RGB и YCBCR - PullRequest
Новая
       51

Я не могу повторить тот же PSNR для Set05 и Set14, используя RGB и YCBCR

0 голосов
/ 10 июля 2019

Для репликации тарифов я нашел эти наборы данных 'SET05' и 'SET14' в Здесь и загрузил их сюда Загрузка , чтобы вы могли загрузить только два набора.

Сначала я уменьшил каждое изображение на 2, используя бикубическую интерполяцию, а затем снова увеличил их.Я измерил среднее значение PSNR в цветовом пространстве RGB и YCBCR.проблема в том, что я не могу воспроизвести одинаковые опубликованные результаты в каждой статье.Например, следующие документы для SET14 по шкале 2:

  • LAPSRN : 30,34 дБ
  • SRCNN : 30,23 дБ
  • EDSR : 30,24 дБ
  • Mutligrid BP : 30,34 дБ
  • моя реализация RGB: 32,51
  • моя реализация на каналеY из YCBCR: 33.28

Я также использовал метод бритья, и у меня все еще есть более низкие значения.

def roundts(tensor, shave_border):
    b,c,w,h = tensor.size()
    tensor = tensor[:, :, shave_border:w - shave_border, shave_border:h - shave_border]
    return tensor.mul_(255).clamp_(0, 255).to('cpu', torch.uint8).numpy()

def validation_methods(sr, hr):
    batch_mse = ((roundts(sr, 2) - roundts(hr, 2)) ** 2).mean()
    psnr = 10 * math.log10((255.0 **2) / batch_mse )
    rmse = math.sqrt(batch_mse)
    return batch_mse, psnr, rmse

Код выше приведен в коде Pytorch, который можно легко преобразовать в Python.Любая помощь здесь будет признательна, так как я вижу различные реализации в Интернете, и нет единого пути.

...