基于深度学习的图像算法的损失函数有很多类型常见的比方 L1 loss,L2 loss 等但是对于图像复原工作而言 L2 loss 对于图像的细节结构不易恢复,且 L2 对于敏感点的惩罚比较大
在实际训练嘚某个任务中,我发现 L1 loss 收敛后的 loss (0.02)远远大于 L2 loss 收敛后的 loss(0.0004)而且两个对于一些细节的复原都不够,且不足以直观地表达人的认知感受
那么有没有其他的 loss 呢?
代表图像均值;
- img1:第一批图像.
- img2:第二批图像.
- max_val:图像的动态范围(即最大允许值与最小允许值之间的差值例如图像数據为 uint8,则值为255).
图像的尺寸要求至少为11 * 11