图像评价常用指标（PSNR、SSIM、LPIPS 、FID、Recall）

最近需要测试图像的指标，然后特意去关注了一下相关的信息，然后主要用的评价指标为：

1、PSNR 和 SSIM

去看：图像质量评价指标： PSNR 和 SSIM_马鹏森的博客-CSDN博客_psnr范围

5、LPIPS 

也叫作感知损失，比PSNR和SSIM更接近于真实人感到的感觉：

https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/127664187

3、FID

去看：FID使用（Frechet Inception Distance score）_马鹏森的博客-CSDN博客

出自论文：GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium（https://arxiv.org/abs/1706.08500）

4、Recall（多样性）

代码：https://github.com/blandocs/improved-precision-and-recall-metric-pytorch

关于这个评价参数我是在“Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion”论文中看到的，地址为：https://arxiv.org/abs/2206.02262

原文对这个的解释：Lower FIDs indicate better fidelity, while higher Recalls indicate better diversity. We further report the improved Recall score introduced by Kynkäänniemi et al. [2019] to measure the sample diversity of generative models.

出自论文：Improved precision and recall metric for assessing generative models（https://arxiv.org/abs/1904.06991）

注意：这个只能用于“Evaluation of realism score using StyleGAN and FFHQ dataset can be run with:”。似乎对其他的数据集没有用，我刚试了一下其他的数据集，不行！