现阶段针对有真实参考的图像生成任务,主要有三种质量评价指标,分别为两种人为设计的指标SSIM和PSNR,也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标 一:结构相似性(structural similarity,SSIM) SSIM(Structural Similarity),是一种衡量两幅图像相似度的指标。相对PSNR而言,SSIM在评价图像质量上更能符合人类的视觉...
LPIPS是一种基于深度学习的图像质量评估方法。该方法通过训练一个深度神经网络来模拟人类视觉系统对图像的感知,从而对图像质量进行评估。LPIPS算法的核心思想是基于感知学习,即通过训练一个深度神经网络,使其能够对人类视觉感知的特征进行模拟和学习,并基于这些特征来评估图像质量。优点:LPIPS指标能够很好地模拟人类视觉系统...
SSIM、PSNR和LPIPS是常用的图像质量评估指标。本文将详细介绍这三个指标的原理、计算方法以及使用场景。 2. SSIM指标 SSIM(结构相似性指标)是一种用于测量两个图像的相似性的指标。它是通过比较图像的亮度、对比度和结构来评估图像质量。SSIM指标的取值范围是0到1,值越接近1表示两个图像越相似。 2.1 SSIM原理 SSIM...
LPIPS(x, y) = ||F(x) - F(y)||_2 / ||F(x)||_2 其中,F(x) 和 F(y) 分别表示原始图像 x 和重建图像 y 的特征。 5.总结与展望 本文介绍了三种用于衡量图像质量的指标代码:SSIM、PSNR 和 LPIPS。这些指标各有优缺点,适用于不同的应用场景。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的指标来评...
对于计算机视觉里面的图像生成任务,有众多的评价指标,目前针对有真实参考的图像生成任务,主要有三种评价指标,包括两种简单的人为设计的SSIM和PSNR,也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标,本文对这三种指标进行简要的描述,并提供简易使用的Python封装函数。
LPIPS(Learning Patch Invariance via Intrinsic and Extrinsic Pyramid Pooling)是一种用于衡量图像内容相似度的指标,它通过计算两幅图像在不同尺度下的特征相似度来评估它们之间的相似性。LPIPS 的计算公式为: ``` LPIPS(x, y) = 1 - frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} frac{1}{h_i times w_i} sum_{j...
PSNR,MS-SSIM, LPIPS三者对比: PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio):PSNR是一种常用的图像质量评估指标,用于衡量原始图像与重建图像之间的差异。它通过计算均方误差(MSE)来量化两个图像之间的差异,数值越高表示图像质量越好。 MS-SSIM(Multi-Scale Structural Similarity Index):MS-SSIM是一种结构相似性指标,它在计算...
学习感知图像块相似度(LPIPS)或“感知损失”用于度量两张图像之间的差别。它源于CVPR2018一篇论文，用于量化生成图像与Ground Truth之间的感知相似度。LPIPS值越低表示图像越相似，反之则差异越大。计算给定Ground Truth图像参照块x和含噪声图像失真块x0时，感知相似度度量公式如下：其中，d为[公式]与x之间...
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。[公式]d为x0与x之间的距离。从L层提取特征堆（feature stack）并在通道维度中进行单位规格化（unit-normalize）。利用向量WL来放缩激活通道数，最终计算L2距离。最后在空间上平均，在通道上求和。
PSNR、SSIM、LPIPS是评价图像质量的指标，常用于评估图像重建效果，适用于NeRF和3DGS算法。这些算法生成三维场景及其渲染图像，图像质量评估指标用来衡量算法性能。SSIM（结构相似性指数）衡量图像结构相似性，LPIPS（感知相似性图像指标）侧重感知质量，两者都是衡量图像之间差异的有力工具。在NeRF和3DGS算法中...