ntxjy/IQA_re

Python

2 commits

updated Aug 12, 2025

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README

MVQA Hub (2024–2025, non-text, 6×RGB + 6×Depth)

本仓库聚合 2024–2025 顶会/顶刊 与本项目密切相关的实现，均为真克隆（非 submodule），并配套训练/可视化/评测工具。

iqa_methods/：图像/多视图质量评估（IQA）
backbones/：视觉骨架/低层复原主干（ViT/Mamba/CNN/KAN）
other_methods/：深度/立体/光场/超分/去噪/去雾
tools/：训练可视化、画图、特征可视化、数据/MOS 预处理、排序损失与评测协议
eval_compare/：IQA 指标库整合 + 一键对比/消融脚本

IQA 统一口径（摘要）

主任务：组内 ΔMOS（MOS_ref − MOS_i）；可选组内 z-score 仅用于训练稳性（汇报用原始 MOS）
采样：Group-balanced（“参考 + 若干失真”，并显式抽到跨场景 同参数编号 样本）
损失：1 − PLCC + L1 + 组内 list-wise 排序 (+ L_delta)；做“同参数一致性”再加 L_param_align
评测：验证/测试统一用 4/5 参数 Logistic 拟合后再算 PLCC/RMSE/GoF；SRCC/KRCC 不做映射

A. IQA Methods

名称	做什么	Venue/Year	论文	上游代码	本地路径
LoDa	ViT 高效适配 + 局部增强的 NR-IQA	CVPR 2024	CVF: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Xu_Boosting_Image_Quality_Assessment_through_Efficient_Transformer_Adaptation_with_Local_CVPR_2024_paper.pdf	https://github.com/NeosXu/LoDa	`iqa_methods/LoDa`
CrossScore	多视图 cross-attention 相互参照	ECCV 2024	ECCV: https://eccv.ecva.net/virtual/2024/poster/1491/	https://github.com/ActiveVisionLab/CrossScore	`iqa_methods/CrossScore`
QCN	几何顺序学习的 BIQA	CVPR 2024	CVF: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Shin_Blind_Image_Quality_Assessment_Based_on_Geometric_Order_Learning_CVPR_2024_paper.pdf	https://github.com/nhshin-mcl/QCN	`iqa_methods/QCN`
SaTQA	监督对比 + Transformer 的 NR-IQA	AAAI 2024	AAAI: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28285	https://github.com/Srache/SaTQA	`iqa_methods/SaTQA`

可选（若 SKIP_OPTIONAL=0）：DepictQA（ECCV’24）、FineVQ（CVPR’25, VQA）、SAMA（AAAI’24）

B. Backbones

名称	做什么	Venue/Year	论文/说明	上游代码	本地路径
Fast-iTPN	分层 ViT + Token Migration	TPAMI 2024	见仓库	https://github.com/sunsmarterjie/iTPN	`backbones/iTPN`
VMamba	视觉 SSM（线性复杂度）	NeurIPS 2024	Proc	https://github.com/MzeroMiko/VMamba	`backbones/VMamba`
ViM	Vision Mamba 变体	ICML 2024	见仓库	https://github.com/hustvl/Vim	`backbones/Vim`
2DMamba	2D 选择性扫描 Mamba	CVPR 2025	见仓库	https://github.com/AtlasAnalyticsLab/2DMamba	`backbones/2DMamba`
MambaIR	面向复原的 Mamba 框架	ECCV 2024	见仓库	https://github.com/csguoh/MambaIR	`backbones/MambaIR`
EVSSM	VSSM 去模糊骨干/框架	CVPR 2025	见仓库	https://github.com/kkkls/EVSSM	`backbones/EVSSM`
MS-VMamba	VMamba 多尺度改进	NeurIPS 2024	见仓库	https://github.com/YuHengsss/MSVMamba	`backbones/MSVMamba`
ConvNeXt-V2	强力 CNN 基线组件	—	见仓库	https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2	`backbones/ConvNeXt-V2`
timm	预训练模型/模块库	—	见仓库	https://github.com/rwightman/pytorch-image-models	`backbones/timm`
pykan	KAN 模块	ICLR 2024	见仓库	https://github.com/KindXiaoming/pykan	`backbones/pykan`

C. Other Methods（深度/立体、光场、SR、去噪、去雾）

Depth/Stereo：other_methods/depth_stereo/*（Depth-Anything-V2、Video-Depth-Anything、DAC、DepthPro、Selective-Stereo、TC-Stereo、BiDAStereo、Stereo-Anywhere、Murre、Metric3D、FoundationStereo）
Light Field：other_methods/light_field/*（NeLF-Pro、PDistgNet、PSWPP、BasicLFSR）
Super-Resolution：other_methods/super_resolution/*（PFT-SR、PiSA-SR、PASD、StableVSR、InvSR）
Denoising：other_methods/denoising/*（SplitterNet、RDDM、DualDn、TAP）
Weather Removal：other_methods/weather_removal/*（Histoformer、MWFormer、MetaWeather、DCL、DarkIR）

各条目的论文链接与上游地址，见子目录 SOURCE_URL.txt 或上游仓库 README。

D. Tools（训练/可视化/预处理）

名称	类别	说明	上游代码	本地路径
pytorch-grad-cam	特征可视化	支持 CNN/ViT 的 CAM 可视	https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam	`tools/vis/pytorch-grad-cam`
torch-cam	特征可视化	钩子机制 CAM 工具	https://github.com/frgfm/torch-cam	`tools/vis/torch-cam`
tensorboardX	训练可视化	标量/图像/网络/Embedding	https://github.com/lanpa/tensorboardX	`tools/train/tensorboardX`
Albumentations	数据增强	高性能 CV 增强	https://github.com/albumentations-team/albumentations	`tools/data/albumentations`
local_utils	本仓自带	`mos_utils.py`（z-score/ΔMOS/4/5PL/PLCC/SRCC/KRCC）、`plotting_utils.py`（训练曲线/IQA散点+拟合）、`rank_losses.py`（ListNet/Pairwise）、`data_utils.py`（GroupBalancedBatchSampler）、`eval_protocol.py`（统一评测）	—	`tools/local_utils/`

E. eval_compare（对比/消融）

名称	说明	上游代码	本地路径
PIQ	PyTorch Image Quality：SSIM/PSNR/FSIM/LPIPS 等	https://github.com/photosynthesis-team/piq	`eval_compare/piq`
LPIPS	Learned Perceptual Image Patch Similarity	https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity	`eval_compare/LPIPS`
pyiqa	IQA 工具箱（FR/NR）	https://github.com/chaofengc/IQA-PyTorch	`eval_compare/pyiqa`
run_eval.py	一键读取 `pred.csv`/`gt.csv` → 4/5PL 标定 → PLCC/SRCC/KRCC/RMSE	（本仓脚本）	`eval_compare/run_eval.py`

快速检索

训练入口：rg -n -e 'def main\(|if __name__ == .__main__|argparse'
数据/采样：rg -n -e 'class .*Dataset|DataLoader|__getitem__|__len__'
排序/相关性/PLCC：rg -n -e 'list.?wise|rank|PLCC|SRCC|KRCC|logistic'
深度/立体：rg -n -e 'stereo|cost volume|disparit|depth|mvs' other_methods/depth_stereo
工具函数：rg -n 'tools/local_utils'

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