LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity)

2개의 이미지의 유사도를 평가하는 metric 으로 사용하는 network 가 사람의 뇌와 비슷하게 이미지를 인식한다는 전제 하에 진행

 

2개의 이미지를 pretrained network 에 넣어 feature 를 뽑아 유사도를 비교

 

낮을수록 좋은 수치

 

Pretrained network: VGGNet, AlexNet, SqueezeNet

 

$d(x,x_0)=\sum_{l}^{}\frac{1}{H_lW_l}\sum_{h,w}^{}\left\| w_l\odot(\hat{y}^l_{hw}-\hat{y}^l_{0hw})\right\|^2_2$

 

$l$: Layer

$h,w$: Height, Width

$y,y_0$: Unit-normalized feature vector

 

$L2$ loss 의 형태