【源码】基于Caffe框架的盲图像质量评估模型训练系统

项目简介

本项目致力于开发盲图像质量评估（BIQA）模型，此模型可依据图像质量等级学习质量分数间的距离分布。采用Caffe深度学习框架，利用Siamese网络结构开展训练，同时支持以单幅图像为输入的模型训练。项目包含预处理、网络训练、测试及性能评估等核心步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：进行局部对比度归一化处理，准备训练数据，生成lmdb格式的训练和测试数据集。
2. 网络训练：有以图像对为输入的网络训练，学习质量等级间的距离分布；还有以单幅图像为输入的网络训练，学习质量分数。
3. 测试与性能评估：测试网络在测试集上的性能，计算LCC和SROCC值评估模型性能。
4. 自定义层与损失函数：定义用于数据融合的自定义层（TogetherLayer）和计算损失函数的自定义层（ChangeLossLayer和SVRLossLayer）。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Caffe深度学习框架，保证环境配置无误。
2. 数据准备：下载VGG16预训练模型，准备训练和测试数据。
3. 代码运行：运行提供的训练和测试脚本，按需修改路径和参数。
4. 结果分析：依据输出的日志文件和图表分析模型性能，调整参数优化模型。

注意事项

1. 确保所有依赖项和库正确安装与配置。
2. 遵循代码注释和说明，理解各脚本和文件功能。
3. 根据实际需求调整代码和参数，以达最佳性能。
4. 运行时留意日志文件和错误信息，确保程序正常运行。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】