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常见的图像质量评估指标SSIM、PSNR、LPIPS
现阶段针对有真实参考的图像生成任务，主要有三种质量评价指标，分别为两种人为设计的指标SSIM和PSNR，也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标一：结构相似性（structuralsimilarity，SSIM）SSIM(StructuralSimilarity)，是一种衡量两幅图
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LPIPS 图像相似性度量标准（感知损失）
可学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS) 项目主页：https://richzhang.github.io/PerceptualSimilarity/论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.03
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计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例
MSE（MeanSquaredError）均方误差MSE公式 MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。公式表示为： 对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误
