PyTorch Image Quality：图像质量评价度量库
图像与视频处理
2022-09-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
图像质量评价（IQA）度量被广泛用于定量估计在某种生成、恢复、变换或增强算法之后图像退化的程度。我们提出 PyTorch Image Quality（PIQ），一个以易用性为中心的库，包含最流行的现代 IQA 算法，并保证按照其原始定义正确实现且经过彻底验证。本文中，我们详述了该库建立背后的原则，描述了使其可靠的评价策略，提供了展示性能-时间权衡的基准，并强调了在 PyTorch 后端下使用所给库的 GPU 加速优势。PyTorch Image Quality 是开源软件：https://github.com/photosynthesis-team/piq/。
引用
@article{arxiv.2208.14818,
title = {PyTorch Image Quality: Metrics for Image Quality Assessment},
author = {Sergey Kastryulin and Jamil Zakirov and Denis Prokopenko and Dmitry V. Dylov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.14818},
year = {2022}
}
备注
20 pages with appendix; 4 Figures