PerceptualSimilarity 项目使用与配置指南

PerceptualSimilarity 项目使用与配置指南

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

1. 项目的目录结构及介绍

PerceptualSimilarity 项目是一个用于计算图像感知相似度的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

PerceptualSimilarity/
├── data/                # 存放数据集
├── imgs/                # 存放示例图像
├── lpips/               # 包含 LPIPS 模型的实现代码
├── scripts/             # 包含数据集下载和模型测试等脚本
├── util/                # 包含一些工具函数和类
├── .gitignore           # 指定 Git 忽略的文件
├── Dockerfile           # 用于创建 Docker 容器的文件
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── lpips_1dir_allpairs.py
├── lpips_2dirs.py
├── lpips_2imgs.py
├── lpips_loss.py
├── requirements.txt     # 项目依赖的 Python 包列表
├── setup.py             # 项目设置文件
├── test_dataset_model.py
├── test_network.py

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 test_network.py，它用于测试 LPIPS 模型。以下是启动文件的简单介绍：

• test_network.py：这个脚本加载了 LPIPS 模型，并使用项目中的示例图像来计算它们之间的感知相似度。运行此脚本前，需要确保已经安装了所有依赖项。

运行示例：

python test_network.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过修改脚本中的参数来完成。以下是一些主要配置文件的介绍：

• lpips_loss.py：此脚本包含了用于优化模型的代码。可以通过修改脚本中的参数来配置优化过程，例如学习率、迭代次数等。

• test_dataset_model.py：此脚本用于在 BAPPS 数据集上评估模型的性能。可以通过修改命令行参数来配置数据集模式、数据集路径、模型类型等。

例如，以下命令行参数配置了数据集模式为 2afc，数据集为 val/traditional，模型为 lpips，网络类型为 alex，并启用 GPU：

python test_dataset_model.py --dataset_mode 2afc --datasets val/traditional --model lpips --net alex --use_gpu

确保在运行任何脚本之前，已经通过 pip install -r requirements.txt 安装了所有依赖项。

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