Advertisement

神经图像评估：在Keras中实现NIMA

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何使用深度学习库Keras实现神经影像评估模型(NIMA)，以对图像进行多情感分析。通过结合卷积神经网络与长短期记忆网络，该模型能够预测图片可能激发的各种情绪，并给出综合评分。适合机器视觉和AI爱好者研究参考。 NIMA利用Keras与TensorFlow在AVA数据集上训练MobileNet模型的权重，并为图像分配“均值+标准偏差”得分，可用作自动评估图像质量的工具或损失函数以改进生成图像的质量。该系统包括针对以下模型在AVA数据集上的预训练权重：NASNet Mobile（验证集中EMD 0.067），Inception ResNet v2（验证集中约为0.07 EMD）和MobileNet（验证集中为0.0804 EMD）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 神经图像评估：在Keras中实现NIMA
    优质
    本文章介绍了如何使用深度学习库Keras实现神经影像评估模型(NIMA)，以对图像进行多情感分析。通过结合卷积神经网络与长短期记忆网络，该模型能够预测图片可能激发的各种情绪，并给出综合评分。适合机器视觉和AI爱好者研究参考。 NIMA利用Keras与TensorFlow在AVA数据集上训练MobileNet模型的权重，并为图像分配“均值+标准偏差”得分，可用作自动评估图像质量的工具或损失函数以改进生成图像的质量。该系统包括针对以下模型在AVA数据集上的预训练权重：NASNet Mobile（验证集中EMD 0.067），Inception ResNet v2（验证集中约为0.07 EMD）和MobileNet（验证集中为0.0804 EMD）。
     
  • 经典图像质量评估算法代码详解（包括BRISQUE、RankIQA、NIMA等）
    优质
    本资源深入解析多种经典图像质量评价算法的实现细节，涵盖BRISQUE、RankIQA及NIMA等多种方法，助力研究者掌握高质量图像处理技术。 之前在进行图像质量评价研究时找到了一些代码资源，现在分享给大家。这些代码使用的编程语言种类较多，包括MATLAB、C++和Python等。
     
  • Neural-IMage-Assessment:基于PyTorch的神经影像评估实现
    优质
    Neural-IMage-Assessment是一款利用PyTorch框架构建的工具，专注于通过深度学习技术进行高效的神经影像分析与评估。 NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《（接受）》的PyTorch实现版本。 该模型使用包含大约255,500张图像的数据集进行训练。数据集中可能存在一些损坏的图片，请在开始训练之前先将其删除。 数据集被划分为三部分：229,981张用于训练，12,691张用于验证和12,818张用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，在验证集中损失约为0.072 EMD。尚未尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 学习率设置与原始论文有所不同，我无法使用3e-7的学习速率以及3e-6的密集区块底限使模型收敛于动量SGD。此外，我没有进行过多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果。
     
  • PSNR在图像质量评估中的应用
    优质
    本文探讨了峰值信噪比（PSNR）这一量化指标在图像处理领域中评价图像清晰度与还原效果的应用及局限性。 图像质量的客观评价是通过测量畸变图像与原始图像之间的误差来评估其质量。目前最常用的指标为PSNR（峰值信噪比）。设 和 分别表示原始图像和待评价的图像，PSNR值越大，则表明该畸变图与原图越接近，视觉效果也越好。
     
  • PSNR在图像质量评估中的作用
    优质
    本文探讨了峰值信噪比(PSNR)在图像处理领域中作为衡量图像质量的标准之一的作用与局限性。通过分析其计算原理及其应用案例，旨在帮助读者更好地理解PSNR的意义及适用场景。 Python可以用来实现峰值信噪比的计算。这通常涉及到信号处理领域中的图像或音频质量评估。在Python中，可以通过使用numpy和scipy库来完成这一任务，这些库提供了必要的数学函数和信号处理功能。 要计算峰值信噪比（PSNR），首先需要确定原始信号与失真信号之间的均方误差(MSE)。然后利用MSE值以及最大可能像素强度的平方(对于8位图像通常是255)，来得到PSNR值，其通常以分贝(dB)为单位。 以下是计算峰值信噪比的基本步骤： 1. 计算原始信号与失真信号之间的均方误差(MSE) 2. 使用MSE和最大像素强度的平方计算PSNR 3. 输出结果 通过这种方式，可以使用Python有效地评估图像或音频的质量损失。
     
  • 基于MATLAB的图像质量评估实现
    优质
    本研究运用MATLAB平台，开发了一套针对数字图像的质量评价系统。该系统能有效计算多种客观指标，为图像处理技术提供可靠的质量保证与优化建议。 图像质量评价是图像处理中的一个重要领域。这个文件夹包含了用MATLAB实现的多种图像质量评价算法。
     
  • (Keras实现)通过卷积神经网络学习比较图像补丁的方法
    优质
    本项目采用Keras框架，运用卷积神经网络技术，专注于从大量图像数据中提取和比较小区域（即图像补丁）特征的研究与应用。旨在探索CNN在细粒度视觉识别任务中的潜力。 Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks论文的复现代码是用Keras实现的。关于具体的实现方法可以参考这篇文章：https://blog..net/weixin_42521239/article/details/103389033，不过重写后的文本中不包含链接信息。 换句话说： 这篇论文的复现代码使用了Keras框架进行开发。关于如何具体实现可以参考相关文章的内容描述。
     
  • Python-图像融合评估指标的实现-python
    优质
    本项目专注于使用Python语言实现图像融合后的质量评价方法，为图像处理与计算机视觉领域提供实用工具。 Python实现图像融合评估指标的方法涉及使用各种库和算法来量化不同图像融合技术的效果。这些方法通常包括计算结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）以及其他视觉质量评价标准，以帮助开发者客观地比较不同的图像处理结果。在实践中，可以选择合适的度量工具并将其集成到自己的项目中以便于评估和优化图像融合算法的性能。
     
  • CutMix-Augmentation-keras：在Keras中实现CutMix增强
    优质
    CutMix-Augmentation-keras 是一个基于 Keras 框架的项目，实现了 CutMix 数据增强技术，有效提升模型训练效果和泛化能力。 在深度学习领域，数据增强是一种广泛使用的技术，用于扩大训练集规模并提升模型的泛化能力。`CutMix` 是一种高效的数据增强方法，在2019年由Yun等人提出，它结合了`MixUp` 和图像剪切的思想，通过混合两个图像之间的像素来生成新的训练样本。本项目旨在实现 `CutMix` 增强技术在Keras框架中的应用，并且兼容TensorFlow 2.x版本。 `CutMix` 的核心思想是在两张不同图片之间随机选取一个矩形区域并将其替换到另一张图的相应位置，这种方式不仅保留了原始图像的部分信息还引入了其他图像的独特特征。这使得模型能够学习更多的边界情况，从而提高其泛化能力。特别地，在图像分类任务中，这种方法可以促使模型理解不同图片之间的连续性关系而非孤立考虑每个类别的标签。 Keras是一个模块化的深度学习库，它支持用户定义的数据预处理和数据增强操作。在本项目中实现 `CutMix` 需要完成以下步骤： 1. **编写 CutMix 函数**：该函数需接受两张图片作为输入，并计算剪切矩形区域的位置及大小，在此基础上执行混合操作。 2. **集成至训练流程**：通过自定义的 `ImageDataGenerator` 或直接在训练循环中插入CutMix 操作，确保每个训练批次都能包含经过增强处理后的图像数据。 3. **调整损失函数**：考虑由于像素混合作用导致的目标标签变化，需要对交叉熵损失进行加权计算以反映各原始图片所占比例。 4. 提供交互式环境（如Jupyter Notebook），展示如何设置、应用CutMix 增强及训练模型的过程。通过这种方式帮助开发者直观理解该技术的工作原理，并能够轻松应用于自己的项目中。 此外，由于Keras是TensorFlow的一个高级API，本项目的兼容性意味着用户可以利用TensorFlow 2.x的最新特性和优化如Eager Execution和分布式训练等特性来进一步提升性能表现。 在实际应用中，`CutMix` 不仅能提高模型准确性还能够有效减少过拟合现象的发生，特别是在数据集较小的情况下。通过深入理解并恰当使用 `CutMix` 技术，开发者能够在图像识别任务上构建出更加高效、稳定的深度学习模型。这一Keras实现为理解和应用 `CutMix` 提供了一个便捷的起点，并且对于那些希望提高自己模型性能的研究者而言具有很高的价值。
     
  • Inpainting-GMCNN-Keras: NIPS论文《利用生成式多列卷积神经网络进行图像修复》的Keras实现...
    优质
    Inpainting-GMCNN-Keras是基于NIPS论文《利用生成式多列卷积神经网络进行图像修复》的开源项目，采用Keras框架实现了先进的图像修复技术。 Keras中的生成多列卷积神经网络（GMCNN）修复模型最初在2018年NIPS会议上提出。该实施的代码已在Python 3.6和Ubuntu 14.04上进行了测试，所有必需的依赖项都存储在requirements.txt、requirements-cpu.txt和requirements-gpu.txt文件中。 要安装需求，请先创建一个Python虚拟环境： ```shell virtualenv -p /usr/bin/python3.6 .venv ``` 然后激活该环境： ```shell source .venv/bin/activate ``` 最后，从上述的文本段落件安装依赖项： ```shell pip install -r requirements.txt # 或者根据需要选择其他requirements文件。 ```