开源项目使用文档——感知相似度度量

开源项目使用文档——感知相似度度量

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

本项目包含了感知相似度度量（LPIPS）及其相关数据集（BAPPS）的实现。以下是项目的目录结构：

PerceptualSimilarity/
├── data/                       # 存放数据集相关文件
├── imgs/                       # 存放示例图片
├── lpips/                      # 包含LPIPS核心实现和模型
├── scripts/                    # 包含数据集下载和模型训练等脚本
├── util/                       # 包含一些工具函数和类
├── .gitignore                  # 指定git忽略的文件
├── Dockerfile                  # Docker构建文件
├── LICENSE                     # 开源许可证
├── README.md                   # 项目说明文件
├── lpips_1dir_allpairs.py      # 从一个目录中计算所有图像对的相似度
├── lpips_2dirs.py              # 从两个目录中计算所有图像对的相似度
├── lpips_2imgs.py              # 计算两幅图像的相似度
├── lpips_loss.py               # 实现基于LPIPS的损失函数
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── setup.py                    # 设置Python包
├── test_dataset_model.py       # 在数据集上测试模型
├── test_network.py             # 测试网络的示例代码
└── train.py                    # 训练LPIPS模型的脚本

2. 项目的启动文件介绍

启动文件主要是用于测试和运行LPIPS的相关脚本。

• lpips_2imgs.py: 用于计算两个图像文件的感知相似度。
• lpips_2dirs.py: 用于计算两个目录中所有图像对的感知相似度。
• lpips_1dir_allpairs.py: 用于计算一个目录中所有图像对的感知相似度。

例如，运行lpips_2imgs.py计算两个图像的相似度：

python lpips_2imgs.py -p0 path/to/ref_image.png -p1 path/to/distorted_image.png --use_gpu

这里-p0和-p1参数分别指定了参考图像和失真图像的路径，--use_gpu参数表示使用GPU进行计算。

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要使用requirements.txt文件来指定项目依赖，以及setup.py来配置Python包。

• requirements.txt: 列出了项目所需的Python包，如PyTorch和torchvision。使用以下命令安装依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

• setup.py: 用于配置和打包Python模块。可以使用以下命令构建项目：

  python setup.py install
  

通过这些文件，用户可以方便地安装和配置项目所需的环境和依赖。

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