请教您关于PSNR损失
ldlshizhu opened this issue · 2 comments
ldlshizhu commented
感谢和赞叹您的成就!
关于PSNRLOSS,它看起来是类似MSELOSS的。在文章中的PSNRLOSS公式中,我有些疑问:请问为什么是(Ri+Xi),Y 呢,我个人以为是仅使用每阶段的重建图像(Xi)和ground truth(Y)计算即可。另外,Ri作为输入的模糊图像,我以为两阶段的Ri是相同的,但是实际上是不同的吗?(因为您用了下标i)。这两个问题我比较费解,能否请您帮忙讲解。
期待您的回复!再次感谢您的耐心!
mayorx commented
您好, ldlshizhu,
抱歉回复的较晚,
感谢您对HINet 的关注, 这边 Xi, i=1, 2 确实是相等的, 都是输入图片(Img)。 Ri, i=1,2 表示两个子网络的输出(Residual), 最终两个网络的预测为Img + R1, Img + R2;
但X2在也可以实现为Img + R1 (不过我们选择了 X2 = Img), 所以在写作时用了两个下标代替。
ldlshizhu commented
非常感谢您的详尽讲解!
再次感谢!
…---原始邮件---
发件人: "Chen ***@***.***>
发送时间: 2022年6月17日(周五) 中午11:44
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [megvii-model/HINet] 请教您关于PSNR损失 (Issue #47)
您好, ldlshizhu,
抱歉回复的较晚,
感谢您对HINet 的关注, 这边 Xi, i=1, 2 确实是相等的, 都是输入图片(Img)。 Ri, i=1,2 表示两个子网络的输出(Residual), 最终两个网络的预测为Img + R1, Img + R2;
但X2在也可以实现为Img + R1 (不过我们选择了 X2 = Img), 所以在写作时用了两个下标代替。
—
Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>