把整理的超分重建 SR 和HR 图片 psnr 和 SSIM计算（pytorch实现）代码放在这里；珍惜积分的小伙伴，可以去https://positive.blog.csdn.net/article/details/109682095 博文手动粘贴，内容是一样的；

基于CNN预测的可逆数据隐藏 作者： 胡润文和项世军 暨南大学信息科学与技术学院/网络安全学院，广州 描述： 该版本只能通过使用建议的基于CNN的具有扩展嵌入和直方图偏移的预测器（CNNP）来计算图像的PSNR。 工作环境是Windows 10，Python 3.7，PyTorch 1.6.0和MATLAB 2019a。 这项工作基于以下论文： R. Hu和S. Xiang，“基于CNN预测的可逆数据隐藏”，在IEEE信号处理快报中，第1卷。 28，pp.464-468，2021，doi：10

超级慢动作 Jiang H.，Sun D.，Jampani V.，Yang M.，Learned-Miller E.和Kautz J.的PyTorch实施的“ Super SloMo：用于视频插值的多个中间帧的高质量估计” 查阅在TPAMI上发表的“使用混合成像系统进行深慢动作视频重建”。 结果 使用论文作者提供的在UCF101数据集上的结果。 使用了get_results_bug_fixed.sh脚本。 在计算PSNR，SSIM和IE时，它使用运动蒙版。 方法 信噪比 三星 IE浏览