lpips

LPIPS是一种用于测量两幅图像之间感知相似性的指标。5

LPIPS概述

• 定义: LPIPS全称为Learned Perceptual Image Patch Similarity，是一种通过深度学习方法学习得到的图像感知相似性度量标准。5
• 优势: 相比传统的PSNR和SSIM，LPIPS更能模拟人类视觉感知，更符合人类的感知情况。15

计算方法

• 特征提取: 使用预训练的深度网络（如VGG、AlexNet）提取图像特征。1
• 距离计算: 计算这些特征之间的距离，以评估图像之间的感知相似度。1
• 结果解释: LPIPS的值越低表示两张图像越相似，反之则差异越大。1

应用场景

• 图像生成模型: 如GAN和VAE，用于评估生成图像与真实图像的相似度。1
• 图像质量评价: 在图像处理和计算机视觉领域，用于评价图像处理算法的效果。1

代码实现

• 安装: 需要先安装lpips和pytorch。2
• 示例代码:

  import lpips
  loss_fn = lpips.LPIPS(net='alex')
  d = loss_fn.forward(im0, im1)
  

  其中，im0和im1是形状为Nx3xHxW的PyTorch Tensor，表示N个HxW大小的RGB图像块。4