图像相似性度量标准
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2023-01-10 12:49
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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:
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
原文地址
https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/127664187
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