SROCC, KROCC, PLCC, RMSE

已于 2022-09-17 15:26:19 修改
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分类专栏： U-net 文章标签： 深度学习
于 2022-06-13 15:42:00 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_38007695/article/details/116535239;https://blog.youkuaiyun.com/caoleiwe/article/details/49045633;https://blog.youkuaiyun.com/XieRuily/article/details/121567226
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SROCC（Spearman rank-order correlation coefficient）

当SROCC取1表示算法性能很好，-1表示很差。值越接近1，IQA算法性能越好。
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KROCC（Kendall rank-order correlation coefficient）

KROCC的数值越大, 说明两个数据之间的相关性越好，IQA算法性能越好；值越小说明相关性越差，IQA算法性能一般。
在这里插入图片描述
相比之下，SROCC侧重于计算两个向量之间的关联度，而KROCC倾向于评估两个向量的依赖强度

PLCC（Pearson’s linear correlation coefficient）

PLCC 描述两组数据之间的线性相关性，其取值范围为 -1~1。当 PLCC 的值为零时，表示两组数据完全不相关（图像的客观质量分数和主观质量分数相差很大）；当 PLCC 值为 1 或 -1 时，表明两组数据完全相关（图像的客观质量分数和主观质量分数一样）。PLCC 描述算法的客观评价分与人眼主观打分之间的相关性，衡量了IQA算法预测的准确性。

参考一
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参考二
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MOS（mean opinion score）

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RMSE（root mean square error）

均方根误差越接近于 0，IQA算法性能越好。
在这里插入图片描述
相比之下，SROCC侧重于计算两个向量之间的关联度，而KROCC倾向于评估两个向量的依赖强度。此外，KROCC有更严格的要求，如向量应为序数。第三个标准是pearson-lin-ear相关系数（PLCC）或通常称为线性相关系数，该系数根据预测精度衡量两个向量之间的相关性。此外，最后一个是均方根误差（RMSE），用于预测两个向量的预测一致性
参考内容：
图像质量评价（IQA）综述
图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）
评估图像质量评价算法性能的几个常用的标准

图像质量评价指标（PLCC和SROCC）
qq_47182555的博客
07-19 1489
描述主客观两组质量评价数据之间的线性相关性。
相关性指标RMSE/PLCC/SROCC/KROCC理解
weixin_40843216的博客
02-09 2448
我这样理解，抽象程度排序RMSE<PLCC<SROCC<KROCC PLCC和RMSE都是和具体的数值有关的指标， 其中RMSE要求AB在同一个区间内（或经过归一化处于同一个区间内），而PLCC脱离了取值范围的限制，衡量线性相关性，一般不直接衡量RMSE(A,D)，而PLCC(A,D)=1， SROCC/KROCC将AB的具体数值抽象成排序等级， 而KROCC和SROCC的差异又可以进一步解释为在于SROCC是和“距离远近”有关的，而KROCC进一步跳过了这种“远近”描述，评价的依
图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）
XieRuily的博客
11-26 1万+
性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA 有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（Video Quality Experts Group，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC 和 RMSE ，也是目前最常用的 IQA 算法性能的评价指标。 一、PLCC（皮尔逊线性相关系数） 皮尔逊线性相关系数（Pearso
图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC
weixin_34304013的博客
02-12 2364
update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊，为了快速计算，先对每个小块进行计算，然后计算所有块的平均值。可以参考源代码实现，而且代码实现有近似的在里面！matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM...
[IQA]相关系数指标之SROCC，KROCC，PLCC【待整理】
yue huang的视频编解码专栏
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图像质量评价中的客观指标与质量相关性评价指标。SROCC（Spearman rankorder correlation coefficient，斯皮尔曼秩相关系数） KROCC（Kendall rank-order correlation coefficient，肯德尔秩次相关系数）， PLCC（Pearson linear correlation coefficient，皮尔森线性相关系数）
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matlab_QA评估指标包括PLCC，SROCC，KROCC，PSNR，SSIM (Structural Similarity），MSE (Mean Square Error)，RMSE (Root Mean Square Error) ，信息熵 (Information Entropy)算法
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这八个指标如下：RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM 和 UIQ。 图像相似度测量 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。八项指标如下： 均方根误差 (RMSE) , 峰值信噪比 (PSNR) , 结构相似性指数（SSIM...
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07-07
计算PLCC相关系数，包括非线性拟合处理，已经调试完成，直接得出结果。 。
图像质量评价方法PSNR+SSIM 评估指标SROCC,PLCC——简记
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
04-01 5777
笔记类博文 2019-04-01 当时的具体、参考链接 指标 英文全称 中文 SNR signal to noise ratio 信噪比 PSNR peak signal to noise ratio 峰值信噪比 MSE Mean Squared Error 均方误差 RMSE Root Mean Squared Error 均方根误差 SD standard Deviation 标准差 SSIM Structural Similarity Index 结构相似.
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视频质量的客观评价方法最后要与主观评价的结果进行印证，才能得出该客观算法的真实性能。针对客观预测结果的准确度、单调性和数据离散程度，VQEG给出了客观算法的一些评价指标：　　1、皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient，PCC ）,数据取值为[-1,1]，主要反映了预测的准确性。绝对值越接近1，表示主客观评价的相关性越强。其公式为： 　　　　　　　　 　　其
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from: http://www.vsislab.com/papers/StereoQA/StereoQA.html Learning Structure of Stereoscopic Image for No-Reference Quality Assessment with Convolutional Neural Network Wei Zhang1, Chenfei Qu1, Lin
vivado2023 license
11-16
Vivado2023是一款集成开发环境软件，用于设计和验证FPGA(现场可编程门阵列)和可编程逻辑器件。对于使用Vivado2023的用户来说，license是必不可少的。 Vivado2023的license是一种许可证，用于授权用户合法使用该软件。许可证分为多种类型，包括评估许可证、开发许可证和节点许可证等。每种许可证都有不同的使用条件和功能。 评估许可证是免费提供的，让用户可以在一段时间内试用Vivado2023的全部功能。用户可以使用这个许可证来了解软件的性能和特点，对于初学者和小规模项目来说是一个很好的选择。但是，使用评估许可证的用户在使用期限过后需要购买正式的许可证才能继续使用软件。 开发许可证是付费的，可以永久使用Vivado2023的全部功能。这种许可证适用于需要长期使用Vivado2023进行开发的用户，通常是专业的FPGA设计师或工程师。购买开发许可证可以享受Vivado2023的技术支持和更新服务，确保软件始终保持最新的版本和功能。 节点许可证是用于多设备或分布式设计的许可证，可以在多个计算机上安装Vivado2023，并共享使用。节点许可证适用于大规模项目或需要多个处理节点进行设计的用户，可以提高工作效率和资源利用率。 总之，Vivado2023 license是用户在使用Vivado2023时必须考虑的问题。用户可以根据自己的需求选择合适的许可证类型，以便获取最佳的软件使用体验。
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