반응형 loss2 [논문 리뷰] Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution https://arxiv.org/abs/1603.08155 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution We consider image transformation problems, where an input image is transformed into an output image. Recent methods for such problems typically train feed-forward convolutional neural networks using a \emph{per-pixel} loss between the output and ground-tru arxiv.org 0. abstract 기존 image transform.. 2022. 5. 9. Loss Function 1. MSE(평균 제곱 오차) 가장 많이 쓰이는 loss function 중 하나이다. CNN feature 값들을 비교하는데 사용하는 방법 K는 노이즈가 포함된 이미지(생성된 이미지)를 의미한다. I1,I2는 Image MXN사이즈 두 이미지의 픽셀들을 의미한다. 1-1 Pixel-wise MSE Loss -생성된 이미지와 실제 이미지 사이의 pixel value들을 MSE를 통해서 비교 계산 G(ILR) : generated network를 통해 생성된 high-resolution image IHR : sampled된 high-resolution image 2. PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio, 최대 신호에서의 노이즈 비율) -영상의 화질에 대한 loss를 평가 , 손실이 적.. 2022. 4. 30. 이전 1 다음 반응형
