圖像相似性度量標(biāo)準(zhǔn)
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個號??????
可學(xué)習(xí)感知圖像塊相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)也稱為“感知損失”(perceptual loss)，用于度量兩張圖像之間的差別。
來源于CVPR2018的一篇論文《The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric》，該度量標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)生成圖像到Ground Truth的反向映射強制生成器學(xué)習(xí)從假圖像中重構(gòu)真實圖像的反向映射，并優(yōu)先處理它們之間的感知相似度。LPIPS 比傳統(tǒng)方法（比如L2/PSNR, SSIM, FSIM）更符合人類的感知情況。LPIPS的值越低表示兩張圖像越相似，反之，則差異越大。
將左右的兩個圖像塊和中間的圖像塊進行比較：
如圖表示，每一組有三張圖片，由傳統(tǒng)的評價標(biāo)準(zhǔn)如L2、SSIM、PSNR等評價結(jié)果和人體認(rèn)為的大不相同，這是傳統(tǒng)方法的弊端。如果圖片平滑，那么傳統(tǒng)的評價方式則大概率會失效。而目前GAN尤其是VAE等生成模型生成結(jié)果都過于平滑。而最后三行的評價為深度學(xué)習(xí)的方式，可以看到，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（非監(jiān)督、自監(jiān)督、監(jiān)督模型）提取特征的方式，并對特征差異進行計算能夠有效進行評價，而且能夠和人體評價相似。【LPIPS 比傳統(tǒng)方法（比如L2/PSNR, SSIM, FSIM）更符合人類的感知情況?！?/p>
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原文地址
https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/127664187
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