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雑なピクセル比較で品質を評価してGuetzliをディスってたせい、かつ投稿者もスルースキル無くて半炎上状態にあるな。
とはいえ擁護派もあんまり説得的じゃない感じ。「Google様の考えたButteraugliアルゴリズムでよいスコアになるようなエンコーダーなんだから、それで評価しないのは筋違いだー」って批判してるんだけど、そのButteraugliアルゴリズムがどういうものかは擁護派も理解していないという。
この論評 [qiita.com]によると、
ソースコードをのぞくと結構な数のマジックナンバー(定数値)が散りばめられており、それらの値をどうやって決めたのか/なぜその値が妥当なのかという説明を見つけられませんでした。
「俺が考えた最強のアルゴリズム実装してみた」感が拭えず、もう少し情報がほしいなと思う次第です。
だそうで。
機械学習ってマジックナンバーの塊だよ
定量評価したいなら PSNR くらいしかないが(ほかにあるなら教えて)、結局は画像コーデックはNを稼いだ官能評価しかないんじゃないかと思うんだが。
画像を見て、息子に評価させるのですね。最大角度を100として…。
え、いかに官能的かを評価するのですよね? ね?
レナさん画像の官能評価ですね
最大角度は腹に当たるから180弱だろ
察しろよ!!(ノД`)
ヒント:中年太り
割とシャレになってないと思う。入力評価値は好ましさで、ニューラルネットワークの設計は勘だもの。そのうち画像や映像系アフィブログが協力者に電極を取り付けて反応する特徴を学習させるようになるかもしれん。いや、今から始めてもいいな。画像をくれ。
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リンク先のQiitaの記事 (スコア:0)
雑なピクセル比較で品質を評価してGuetzliをディスってたせい、かつ投稿者もスルースキル無くて半炎上状態にあるな。
Re: (スコア:1)
とはいえ擁護派もあんまり説得的じゃない感じ。
「Google様の考えたButteraugliアルゴリズムでよいスコアになるようなエンコーダーなんだから、
それで評価しないのは筋違いだー」って批判してるんだけど、そのButteraugliアルゴリズムがどういうものかは
擁護派も理解していないという。
この論評 [qiita.com]によると、
ソースコードをのぞくと結構な数のマジックナンバー(定数値)が散りばめられており、それらの値をどうやって決めたのか/なぜその値が妥当なのかという説明を見つけられませんでした。
「俺が考えた最強のアルゴリズム実装してみた」感が拭えず、もう少し情報がほしいなと思う次第です。
だそうで。
Re: (スコア:0)
機械学習ってマジックナンバーの塊だよ
定量評価したいなら PSNR くらいしかないが(ほかにあるなら教えて)、
結局は画像コーデックはNを稼いだ官能評価しかないんじゃないかと思うんだが。
官能評価 (スコア:0)
画像を見て、息子に評価させるのですね。
最大角度を100として…。
え、いかに官能的かを評価するのですよね? ね?
Re:官能評価 (スコア:1)
レナさん画像の官能評価ですね
Re: (スコア:0)
最大角度は腹に当たるから180弱だろ
Re:官能評価 (スコア:1)
察しろよ!!(ノД`)
Re: (スコア:0)
ヒント:中年太り
Re: (スコア:0)
割とシャレになってないと思う。入力評価値は好ましさで、ニューラルネットワークの設計は勘だもの。
そのうち画像や映像系アフィブログが協力者に電極を取り付けて反応する特徴を学習させるようになるかもしれん。
いや、今から始めてもいいな。画像をくれ。