论文——《Loss Functions for Image Restoration With Neural Networks》

原創

zyr_freedom

2019-06-11 08:33

论文题目，核心要点记录，代码的核心实现，小结感受。

1. 要点记录

这篇文章介绍了不同的loss function对image restoration 的影响。

L2范数基本是默认的损失函数。优势：比较直观的就是L2损失函数可微，且凸。而且L2损失函数的网络往往会对峰值性噪比PSNR有针对性的提升。缺点：L2指标与人类感知的图像质量相关性较差，例如其假设噪声与图像的局部区域无关。

loss = tf.reduce_mean(tf.square(labels - outputs)) #label和output是两张shape一样的照片

L1范数不少实验中效果更好，我导师给我的建议，高频L1，低频L2。

loss = tf.reduce_mean(tf.abs(labels-outputs))

SSIM（结构相似性，从亮度、对比度、结构上出发，更能符合人类视觉感知）

不过文章对ssim的定义与实际有出入呐，不深究了。TensorFlow也是有对应的loss计算啦。ssim计算在0--1之间，越接近1越好。因为网络训练要求loss 越小越好，所以这里用1-ssim。

Mssimloss = tf.reduce_mean(1. - tf.image.ssim_multiscale( outputs, labels, max_val=1.0 ))

MS-SSIM（多尺度的ssim）

tf.image.ssim_multiscale(
    img1,
    img2,
    max_val,
    power_factors=_MSSSIM_WEIGHTS
)
#img1和img2是图像批处理,即最后三个维度是[height, width, channels].
#返回：包含批处理中每个图像的MS-SSIM值的张量,值在[0,1]范围内

L1 +MS-SSIM