LRM 代码精读 2-[Loss] | 湛蓝与蔚蓝

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基本上就是有很多层feature map 提取然后每层都算loss

这3种其中 Squeeze-Net 模型最小

这里实现时候只get 两个模型['alex', 'vgg']

记得用torch.compile(model(这里model为任何nn.module子类))加速

最后forward时做了一个判断

training时用vgg inference时用’alex’?

从’MSE’ 和’L1’选

这里澄清一下之前说的

@staticmethod并不是和 @abstractmethod 对立才出现的

而是什么情况都可以用

代表该function不用接受self 和class 内部数据

因此不用create instance可以从class.func() 直接调用

注意这里和之前都用了 loss_fn().mean(dim=[1, 2, 3])

input, output dim为(N*M, C, H, W)

N * M = Batch * views

average across 3 dims

这里注意剩下两个dim时需要拆开来分别mean 最后求整个bath mean

encourage相邻pix的值相近生成更加natural的图像

先分别看 difference in nearby x, y value

分别对diff_i, j Count number of elements(除了 N*M)

之后就是将sum squared diff/number of ele

最后将tv_i, j 相加然后和之前一样算总mean