CNNIQA+++:基于PyTorch的图像质量评估方法实现
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简介：
本文介绍了CNNIQA+++，一种利用深度学习框架PyTorch开发的先进图像质量评估技术。该方法通过训练神经网络来自动判断和优化图像的质量指标，为图像处理领域提供了新的解决方案。
CNNIQAplusplus 的 PyTorch 1.3 实现如下：
选择优化器为 Adam 而不是文中提到的带有动量的 SGD。
训练命令：
```
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus
```
在训练之前，需要在 `config.yaml` 中指定 `im_dir`。使用以下命令查看可视化结果：
```
tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # 在服务器上运行该命令
ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # 在你的电脑上运行该命令，以便在本地机器上查看可视化结果。
为了创建一个名为 reproducib 的 conda 环境，请使用以下命令：
```
conda create -n reproducib
```
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