LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)

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《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。

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。

import lpipsclass util_of_lpips():def __init__(self, net, use_gpu=False):'''Parameters----------net: str抽取特征的网络，['alex', 'vgg']use_gpu: bool是否使用GPU，默认不使用Returns-------References-------https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity/blob/master/lpips_2imgs.py'''## Initializing the modelself.loss_fn = lpips.LPIPS(net=net)self.use_gpu = use_gpuif use_gpu:self.loss_fn.cuda()def calc_lpips(self, img1_path, img2_path):'''Parameters----------img1_path : str图像1的路径.img2_path : str图像2的路径.Returns-------dist01 : torch.Tensor学习的感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS).References-------https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity/blob/master/lpips_2imgs.py'''# Load imagesimg0 = lpips.im2tensor(lpips.load_image(img1_path))  # RGB image from [-1,1]img1 = lpips.im2tensor(lpips.load_image(img2_path))if self.use_gpu:img0 = img0.cuda()img1 = img1.cuda()dist01 = self.loss_fn.forward(img0, img1)return dist01

参考

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