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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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