#LPIPS

由Richard Zhang等人在CVPR 2018上提出的感知相似性度量和数据集项目，通过利用深度特征提供图像块相似度评估的新方法。项目包括感知度量（LPIPS）和数据集（BAPPS），适用于PyTorch和TensorFlow，可用于感知损失优化。主要功能包括通过命令行和Python代码评估图像距离，并提供多种网络架构选择。项目详细介绍了度量和数据集的使用及训练方法，从依赖设置到实际应用的全面指导，适合研究人员和开发者。

这是一个开源项目，提供了计算FVD、SSIM、LPIPS和PSNR等多种视频质量评估指标的工具包。支持灰度和RGB视频格式，适用于生成模型和预测模型的视频质量评估。项目在Ubuntu系统上运行稳定，并提供了详细的使用说明和注意事项。研究人员和开发者可以利用此工具包进行便捷的视频质量分析。