开源项目使用教程：Perceptual Similarity

开源项目使用教程：Perceptual Similarity

PerceptualSimilarity LPIPS metric. pip install lpips 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PerceptualSimilarity

1. 项目介绍

Perceptual Similarity 是一个开源项目，提供了感知相似性度量的实现。它基于深度学习网络的特征激活，通过学习得到一个度量图像 patches 相似性的指标。项目包含了 Perceptual Similarity Metric (LPIPS) 和 Berkeley-Adobe Perceptual Patch Similarity (BAPPS) 数据集，可以用于图像处理、生成和评估等领域。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保安装了 PyTorch 1.0 或更高版本以及 torchvision。然后，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

克隆项目

从 GitHub 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity.git
cd PerceptualSimilarity

安装 LPIPS

运行以下命令安装 LPIPS：

pip install lpips

基本用法

以下是一个 Python 示例代码，展示了如何使用 LPIPS 计算两个图像的相似度：

import lpips

# 创建 LPIPS 实例
loss_fn_alex = lpips.LPIPS(net='alex')

# 创建两个图像的 PyTorch Tensor
img0 = torch.zeros((1, 3, 64, 64))
img1 = torch.zeros((1, 3, 64, 64))

# 计算图像间的距离
d = loss_fn_alex(img0, img1)

使用命令行工具

项目还提供了命令行工具来计算图像间的相似度，以下是几个示例：

• 计算 two specific images 的距离：

python lpips_2imgs.py -p0 imgs/ex_ref.png -p1 imgs/ex_p0.png --use_gpu

• 计算 two directories 中所有图像对的距离：

python lpips_2dirs.py -d0 imgs/ex_dir0 -d1 imgs/ex_dir1 -o imgs/example_dists.txt --use_gpu

• 计算 single directory 中所有图像对的距离：

python lpips_1dir_allpairs.py -d imgs/ex_dir_pair -o imgs/example_dists_pair.txt --use_gpu

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像质量评估：使用 LPIPS 作为图像质量评估工具，通过比较处理前后的图像相似度来评价图像处理算法的效果。
• 图像风格迁移：在图像风格迁移任务中，使用 LPIPS 作为优化目标，以保持图像内容的相似性。

最佳实践

• 在使用 LPIPS 作为优化目标时，选择合适的网络架构和是否使用线性校准层（lpips）非常重要，这会影响到相似度度量的性能。
• 对于不同的应用场景，可能需要调整 LPIPS 的参数以获得最佳结果。

4. 典型生态项目

目前，Perceptual Similarity 已经被广泛应用于多个图像处理相关的研究和项目中，例如：

• 用于图像超分辨率任务的评估指标。
• 作为图像编辑工具的一部分，帮助用户在编辑过程中保持图像的感知一致性。

Perceptual Similarity 项目为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，用于在多种图像处理任务中实现更符合人类感知的相似度度量。

PerceptualSimilarity LPIPS metric. pip install lpips 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PerceptualSimilarity