Loss函数¶

Loss函数及其计算均位于utils/loss.py文件中

均方误差MSE¶

像素值差的平方。

归一化：np.mean出来以后再除以一次255^2，归一化后的就是torch得到的MSE。

值我们能做到10^-4，越接近0越好。

结构相似性指标SSIM¶

亮度，对比度，结构三个指标。

值[-1, 1]，越接近1越好。

峰值信噪比PSNR¶

10log10（255²/MSE）

单位为dB

值越高越好，超过40时人眼难以分辨。

L1范数¶

图片转换为[0,1]区间以后，逐像素求 差的绝对值的和。

越接近0越好。

L2范数¶

图片转换为[0,1]区间以后，逐像素求 差的绝对值的平方

注：就是MSE啊

KL散度¶

将图片像素转化为概率分布后，代入公式。输入eps防止到发散

img1为真实图像，img2为近似图像，注意顺序！