rmse — IMGMETRICS fidelity op

• 数据种类:image2d × image2d → scalar

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse(a, b)(要直接调用实现,import imgmetrics; imgmetrics.rmse(a, b);从台账取用则 opsimgmetrics.get("rmse"))

用法

均方根误差(与像素值同单位)。

公式:sqrt(mse(a, b))。校验与失败条件与 mse 相同 —— 不满足同形 / 非空 / 有限,就是 MetricContractError。维数和 dtype 不限。

• 返回值:Python 的 float。输入为 [0, 1] 的 float 时值也在 [0, 1],uint8 时为 0〜255 的尺度。可以读作“平均偏差了多少个灰阶”。

• 它是与 data_range 无关的原始量,所以把尺度不同的 2 组 rmse 并列也无法比较。需要归一化指标时用 psnr 或 ssim。

• 在深度、CT、重投影等“像素值 = 物理量”的场景中,它就是那个物理单位本身。

详细使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• grasp_pose — py -3.11 examples/grasp_pose.py

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• poc_datacenter_thermal_field — py -3.11 examples/poc_datacenter_thermal_field.py

• poc_polarization_specular — py -3.11 examples/poc_polarization_specular.py

• poc_structure_4d_deterioration — py -3.11 examples/poc_structure_4d_deterioration.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 scalar 作为输入)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同类别(fidelity)

mse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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