深度学习：GAN所生成fake image如何使用LPIPs评价指标_lpips如何使用

一.LPIPS的定义

LPIPS是一种用于评价图像之间的感知相似性的指标，它是基于深度网络特征的线性加权距离度量。它的全称是Learned Perceptual Image Patch Similarity，即学习的感知图像块相似性。

LPIPS的计算方法是将两个输入图像送入一个预训练的深度网络（如VGG、AlexNet、SqueezeNet等），提取每个层的输出特征，并进行归一化处理。然后对每个层的特征进行线性加权，并计算L2距离，最后取平均得到LPIPS值。公式如下：

二.安装

使用这个指标需要安装lpips包，首先请确保你安装了pytorch。

• Install PyTorch 1.0+ and torchvision fom http://pytorch.org

当使用torch＜1.8时，此度量是不可编写脚本的。如果报错，请更新您的pytorch安装。

以pip-install torchmetrics[image]或pip-install-lips的形式安装

楼主用的是:

pip install lpips #安装lpips

LPIPS接受以下输入：

• img1 (Tensor): tensor with images of shape (N, 3, H, W)

• img2 (Tensor): tensor with images of shape (N, 3, H, W)

正向和计算的输出，LPIPS返回以下输出：

• lpips (Tensor): returns float scalar tensor with average LPIPS value over samples

如：

>>>

>>> import torch
>>> _ = torch.manual_seed(123)
>>> from torchmetrics.image.lpip import LearnedPerceptualImagePatchSimilarity
>>> lpips = LearnedPerceptualImagePatchSimilarity(net_type='vgg')
>>> # LPIPS needs the images to be in the [-1, 1] range.
>>> img1 = (torch.rand(10, 3, 100, 100) * 2) - 1
>>> img2 = (torch.rand(10, 3, 100, 100) * 2) - 1
>>> lpips(img1, img2)
tensor(0.3493, grad_fn=<SqueezeBackward0>)

示例代码

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
from torchmetrics.image.lpip import LearnedPerceptualImagePatchSimilarity
# 加载图像
_ = torch.manual_seed(123)
lpips = LearnedPerceptualImagePatchSimilarity(net_type='vgg') #可为‘vgg','alex'，’squeeze'
image_path1 = " "  # 替换为您的图像路径
image = Image.open(image_path1)
 
image_path2 = " "  # 替换为您的图像路径
image2 = Image.open(image_path2)
# 转换为张量
transform = transforms.ToTensor()
img1 = transform(image)
img2 = transform(image2)
image_mask = torch.randn(1,3,512,512)
mask = torch.zeros_like(image_mask)
img1 = mask.copy_(img1).repeat(1, 1, 1, 1)
img2 = mask.copy_(img2).repeat(1, 1, 1, 1)
img1 = (img1 * 2) - 1
img2 = (img2 * 2) - 1
 
print(lpips(img1, img2))

以上就是全部内容