UOMOP

import torchimport numpy as npdef patch_importance(image, patch_size=2, type='variance', how_many=1): flops = 0 # FLOPs 계산을 위한 변수 if isinstance(image, torch.Tensor): image = image.numpy() H, W = image.shape[-2:] value_map = np.zeros((H // patch_size, W // patch_size)) for i in range(0, H, patch_size): for j in range(0, W, patch_size): start_i = max(i - ho..

% 파일의 시작 부분에 함수를 정의하지 않고 실행 부분을 분리하여 사용합니다.% 함수를 호출하여 그래프를 바로 그립니다.dim = 512;plot_snr_flops(dim);function plot_snr_flops(dim) % 주어진 dim에 맞는 데이터를 설정합니다. switch dim case 512 snr = [30, 20, 10, 0]; flops_cbs = [18921.875, 18355.511, 16824.245, 14549.408]; flops_topk = [19578.203, 19357.112, 18657.311, 17099.987]; flops_rs = [19193.948, 18921.917, 17866.058, 16427.387]; flops_deepjscc = [57070, 5707..

% 파일의 시작 부분에 함수를 정의하지 않고 실행 부분을 분리하여 사용합니다.% 함수를 호출하여 그래프를 바로 그립니다.dim = 512;plot_snr_psnr(dim);function plot_snr_psnr(dim) % 주어진 dim에 맞는 데이터를 설정합니다. switch dim case 512 snr = [30, 20, 10, 0]; psnr_cbs = [29.72, 27.97, 24.60, 20.66]; psnr_rs = [25.13, 24.35, 22.35, 19.63]; psnr_topk = [26.42, 25.32, 22.79, 19.34]; psnr_deepjscc = [29.227, 26.817, 23.501, 18.781]; case 1024 snr = [30, 20, 10, 0];..

100%|██████████| 10000/10000 [03:08Data saved to files. dim:512, snr:30 Lv1:7574, Lv2:2178, Lv3:231, Lv4:17 final FLOPs : 19193.948 Average PSNR over 10000 images: 26.42 100%|██████████| 10000/10000 [03:00Data saved to files. dim:512, snr:20 Lv1:6923, Lv2:2673, Lv3:377, Lv4:27 final FLOPs : 18921.917 Average PSNR over 10000 images: 25.32 100%|██████████| 10000/10000 [03:13Data saved to files. di..

100%|██████████| 10000/10000 [02:36Data saved to files. dim:512, snr:30 Lv1:8563, Lv2:1345, Lv3:84, Lv4:8 final FLOPs : 19578.203 Average PSNR over 10000 images: 26.13 100%|██████████| 10000/10000 [02:25Data saved to files. dim:512, snr:20 Lv1:7987, Lv2:1840, Lv3:158, Lv4:15 final FLOPs : 19357.112 Average PSNR over 10000 images: 25.35 100%|██████████| 10000/10000 [02:41Data saved to files. dim:..