图像相似性度量标准

机器学习AI算法工程

共 3743字,需浏览 8分钟

 ·

2023-01-10 12:49

9e3a1c624c502d1dd2d790c3903096cc.webp

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇

可学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)也称为“感知损失”(perceptual loss),用于度量两张图像之间的差别。

来源于CVPR2018的一篇论文《The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric》,该度量标准学习生成图像到Ground Truth的反向映射强制生成器学习从假图像中重构真实图像的反向映射,并优先处理它们之间的感知相似度。LPIPS 比传统方法(比如L2/PSNR, SSIM, FSIM)更符合人类的感知情况。LPIPS的值越低表示两张图像越相似,反之,则差异越大。

将左右的两个图像块和中间的图像块进行比较:

0662f6e3806538d23d9471ce0eb9a8c0.webp


如图表示,每一组有三张图片,由传统的评价标准如L2、SSIM、PSNR等评价结果和人体认为的大不相同,这是传统方法的弊端。如果图片平滑,那么传统的评价方式则大概率会失效。而目前GAN尤其是VAE等生成模型生成结果都过于平滑。而最后三行的评价为深度学习的方式,可以看到,通过神经网络(非监督、自监督、监督模型)提取特征的方式,并对特征差异进行计算能够有效进行评价,而且能够和人体评价相似。【LPIPS 比传统方法(比如L2/PSNR, SSIM, FSIM)更符合人类的感知情况。】

代码

fe370137cd5655197a8ca225698bebb2.webp

4e9115d5ffaa733308ed84da59a83f2d.webp


原文地址

https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/127664187



    

机器学习算法AI大数据技术

 搜索公众号添加:  datanlp

长按图片,识别二维码




阅读过本文的人还看了以下文章:


TensorFlow 2.0深度学习案例实战


基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测


《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF


Deep Learning 中文版初版-周志华团队


【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解,通俗易懂!


《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf


《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码


《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码


特征提取与图像处理(第二版).pdf


python就业班学习视频,从入门到实战项目


2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码


《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码


《深度学习之pytorch》pdf+附书源码


PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》


【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》


《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码


汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)


李沐大神开源《动手学深度学习》,加州伯克利深度学习(2019春)教材


笔记、代码清晰易懂!李航《统计学习方法》最新资源全套!


《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码


将机器学习模型部署为REST API


FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享


重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别


yolo3 检测出图像中的不规则汉字


同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了?


前海征信大数据算法:风险概率预测


【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类


VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目


特征工程(一)


特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块


特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF


特征工程(四): 类别特征


特征工程(五): PCA 降维


特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠


特征工程(七):图像特征提取和深度学习


如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分?


Machine Learning Yearning 中文翻译稿


蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过


全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)


斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)


python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站


中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程



不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

 搜索公众号添加:  datayx  


浏览 37
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报