CNNIQAplusplus 以下论文的PyTorch 1.3实施: 笔记 在这里,选择优化器作为Adam,而不是本文中带有势头的SGD。 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus 训练前, im_dir在config.yaml被指定必须的。 可视化 tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # in the server (host:port) ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # in your PC. See the visualization in your PC 要求 conda create -n reproducib
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重庆市万州区卫生服务质量评估基线调查报告.doc
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NTIRE2021-IQA-MACS(tensorflow 2) 评估 从此处下载预:[1] (〜135 MB) 提取models.zip文件并将模型放在./models/中。 对单个图像的评估 运行 python3 evaluation_single_image.py --ref ./test_images/ref.bmp --distorted ./test_images/dist.bmp 输出为: ------------------------------------- Image Quality Score: 1381.0543870192307 对NTIRE图像的评估 在设置验证参考图像和失真图像的目录 运行 python3 evaluation_ntire.py 输出分数将记录在output.txt中。 从头开始培训网络 准备数据集 下载数据集: [1
2022-01-27 13:54:04 6.06MB challenge image-processing iqa ntire
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酒店客房服务质量评估标准105表归纳.pdf
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客房服务质量评估标准105表借鉴.pdf
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人脸图像质量评估 2020年5月15日添加了SER-FIQ(CVPR2020)。 2020年5月18日在偏置FIQ(IJCB2020)溶液。 SER-FIQ:基于随机嵌入鲁棒性的人脸图像质量无监督估计 IEEE / CVF 2020年计算机视觉和模式识别会议(CVPR) 目录 抽象的 人脸图像质量是启用高性能人脸识别系统的重要因素。人脸质量评估旨在评估人脸图像是否适合识别。先前的工作提出了需要人工或人工标记质量值的监督解决方案。但是,这两种标记机制都容易出错,因为它们不依赖于清晰的质量定义,并且可能不知道所用面部识别系统的最佳特征。为避免使用不正确的质量标签,我们提出了一种基于任意人脸识别模型的新概念来测量人脸质量。通过确定从面部模型的随机子网络生成的嵌入变化,可以估算样本表示的鲁棒性,从而可以估计其质量。实验是在三个公共数据库的跨数据库评估环境中进行的。我们将我们提出的解决方案在两个
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主体结构质量评估报告(模板).pdf
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视频质量评估工具Evalvid及源码 ,可用于视频质量评估。 Evalvid是一个对在真实或模拟的网络里传输的视频进行质量评价的框架和工具集。除了底层网络的QoS参数的测量,如丢包率,延迟,抖动,Evalvid还提供标准的视频质量评价算法如PSNR和SSIM。它视频编码方面支持H.264,MPEG-4和H.263。音频编码方面支持AAC
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