2023-06-21 Meeting #3

Summary:

• 4 no 7 risinājumiem nostrādāja SICE

• 6 metrics (5 ar references)

• SICE - 500 Giraffe360 - 7300

• piq library pytorch image quality metrics

• Citos pētījumos Netiek pateikts kuras sequences tiek izmantotas no SICE attēliem

• nākotnes pētījumos - reference-less metric

TODO:

1. Iegūt baseline rezultātus ar tavu modeli (apmācīt tikai uz SICE un SICE+Giraffe)

2. Implementēt ar Weights and Biases Hyperparam search / sweep (piemērs ) http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-6-21-FFEAD5F3-10E8-4AEF-A93F-AADBDA572214.zip

3. Pārmeklējot params iegūt kaut vienā metrikā labāku rezultātu

4. Notestēt visus modeļus uz modificētu SICE inputs datu kopu:

   1. Krāsu jitter (albumations lib)

   2. Structural Skew, rotate, scale, distortion

   3. Structural + krāsu

5. Atsūtīt MD note un rezultātus

Šis dabūja 10:

Publikācijas piemērs līdzīgam darbam: http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-6-21-BA8FF384-14E9-44E0-91A7-5283AB972B17.pdf

Maģistra piemērs līdzīgam darbam: http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-6-21-A31D1654-E708-49A8-AB3C-5738CE4B2055.pdf