A Novel Perceptual Metric in Deep Learning
Förmågan att återskapa förvrängda bilder på ett effektivt sätt har länge varit ett mål inom datorgrafik och bildanalys. I vårt examensarbete, i samarbete med NVIDIA, har vi tittat på ett nytt tillvägagångsätt för detta problem inom maskininlärning och jämfört detta med redan existerande metoder.Loss functions are a crucial part of image processing when using modern neural networks, trained with stochastic gradient descent. There exist multiple loss functions today, some claiming to be perceptual. Researchers at NVIDIA recently published a proposal of such a metric called FLIP. This led to our work on this thesis where we present a comparison between multiple loss functions, both establis
