train을 어떻게 학습시켰냐에 따라 다를 것 같습니다. 저희팀 같은 경우에는 train도 patch단위로 잘라서 학습시키기 때문에 test시에도 patch를 각각 모델에 입력하고 합치는 방식을 사용합니다. train을 patch로 학습시켰는데 test를 원본 이미지로 평가하면 패치로 학습된 분포와 다르기 때문에 psnr이 몇점정도는 떨어지지 않을까 생각됩니다.

오버랩이 있다면 전체이미지로 만들어서 psnr을 잽니다. 오버랩이 없으면 똑같다고 어느 방법이든 상관없다고 생각합니다.