[feat] evaluation metric

[Dongwoo-Im]

What is this PR?

refactor를 마무리했고, evaluation metric을 제공하는 pyiqa를 사용하기 위한 PR입니다.

Changes

아래 내용은 finetune.py 기준으로 작성되었습니다.

• get_parser, train, mian 3개의 함수로 구성됩니다.
• 어떤 파일에서 무엇을 가져오는지 명확히 해두었습니다.
• 시각화 이미지 전처리 과정은 utils.py로 보냈습니다.
• utils.py에 있던 validation을 가져왔습니다.
• pyiqa PSNR, SSIM != 현재 PSNR, SSIM 입니다만, 일단 현재 코드로 넣어두었습니다.
• PSD 논문에 등장하는 NIQE, NIMA, BRISQUE metric도 넣어두긴 했는데 시간이 오래 걸리는 것 같긴 합니다.

To reviewers

• [ ] pyiqa를 사용하려면 cuda, torch 버전 변경이 필요합니다. README 참고해주세요.
• [ ] loss가 0이 되는 경우, .item()에서 에러가 생겨서 if문으로 처리해두었습니다.
• [ ] our_datasets.py 에서 data foldr 관련 처리가 진행되오니 문제가 생기는 경우 이 파일을 확인해주세요.
• [ ] 일단 train에는 loss만, valid에는 metric만 넣어뒀습니다.

pyiqa github : https://github.com/chaofengc/IQA-PyTorch

[seonahmin]

pyiqa를 사용하려던 중 conda 가상환경 설정하는데에 아래와 같은 오류가 뜨는데 혹시 본적있으신가요?

[Dongwoo-Im]

@seonahmin 저도 그거 뜬 적 있었는데, 용량이 부족해서 설치가 안되는 경우였습니다. 참고로, 가상환경이 은근히 용량 많이 차지해서 여러개 있으시다면 정리하시는거 추천드려요.

[seonahmin]

아 그리고 또 궁금한게 공식 github가보면 굳이 clone하지 않더라도 install할 수 있는게 있던데 그렇게 하면 혹시 오류가 나나요?

[Dongwoo-Im]

그렇게 install하면 pytorch 버전 컨트롤이 안되길래 clone하는 방식으로 했습니다. pytorch 1.8.1 버전인 상황에서 install하면 어떻게 될지 해보진 않아서 모르겠네요!

[seonahmin]

pytorch 1.8.1 버전인 상황에서 install하면 잘 동작합니다! 동우님이 하라는대로 환경설정만 맞춰주면 install로만 해도 될 것 같습니다! 잘 돌아가는거 확인해서 merge해도 괜찮을 것 같습니다

[Dongwoo-Im]

@seonahmin 혹시 둘 중 어떤 걸로 받으셨나요? pip install pyiqa : 0.1.3 pip install git+https://github.com/chaofengc/IQA-PyTorch.git : 0.1.3b0 0.1.3b0가 더 빠르네요.

[seonahmin]

0.1.3b0로 받았습니다!ㅎㅎ