The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric 文章解读

文章目录 文章翻译 文章略读 文章精读 答疑解惑 文章翻译 文章略读 图1: 这些样例中左边还是右边的图像块和中间图像块最接近呢?在每一个例子中,一些传统相似性度量方法(L2/PSNR,SSIM,FSIM)得出的结论和人类判断的不一致。但是深度学习的方法没从不同的结构(Squeezenet,AlexNet,VGG)和不同的监督类型(监督方法,半监督方法,甚至无监督方法),都和人类的认知很好的吻合。
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