NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《 （在接受）的PyTorch实现。 您可以从了解更多。 实施细节 该模型在上进行了训练，该包含大约255,500张图像。 你可以从得到它。 注意：数据集中可能存在一些损坏的图像，请在开始训练之前先将其删除。 该数据集分为229,981张图像用于训练，12,691张图像用于验证和12,818张图像用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，为此，我在验证集上损失了约0.072 EMD。 尚未在本文中尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 非常欢迎您进行自己的扩展。 学习率设置与原始论文不同。 我似乎无法使用3e-7的转换底数和3e-6的密集区块的底线来使模型收敛于动量SGD。 另外，我没有做太多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果