lpips使用笔记

瞻邈2024-12-22 15:19

LPIPS指的是 Learned Perceptual Image Patch Similarity（学习感知图像块相似度），它是一种用于衡量两张图像之间感知相似度的指标。

1. 安装

bash 复制代码

pip install lpips

2. 使用

python 复制代码

import torch
import lpips

# 加载预训练的 LPIPS 模型
loss_fn = lpips.LPIPS(net='vgg')

# 假设您有两个图像张量 img1 和 img2
img1 = torch.rand(1, 3, 256, 256)  # 示例随机图像张量 1
img2 = torch.rand(1, 3, 256, 256)  # 示例随机图像张量 2

# 计算 LPIPS 距离
d = loss_fn(img1, img2)
print(d)

python 复制代码

import torch
import lpips

# 假设您已下载的模型路径为'model_path'
loss_fn = lpips.LPIPS(net_type='vgg', model_path='model_path')

lpips使用笔记

1. 安装

2. 使用

参考文献