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超分辨率SSIM评价函数实现

最近在看语义分割相关的论文，再求一个batch里面的MeanIoU时自己写的函数出现了报错说tf里面不支持迭代，我自己写的代码就是得到一个batch的大小，计算每一张照片的IoU;然后一个batch里面的所有Iou加和除以batch。这个代码在model.compile的时候就报错，因为我们的模型输出是(None，leng, wid，channels）。下面的代码我假设一张图片大小是（2,2），2分类问题。那么我们的输入就是（None, 2,2）假设分别输入一张图片，和一下输入两种图片，看我们得到的M

**学习图像金字塔的原理使用图像金字塔进行一个图像的融合学习的函数有cv2.pyrUp, cv2.pyrDown**原理一般情况下,我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是有些情况下,我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理。比如,我们要在一幅图像中査找某个目标,比如脸,我们不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况下,我们需要创建创建一组图像,这些图像是具有不同分辨率的原始图像。我们把这组图像叫做图像金字塔(简单来说就是同一图像的不同分辨率的子图集合)如果我们把最大的图像放在底部.

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