前言做插帧这么久了，这几个指标还没系统的研究过，这次开一个博客写下这几个指标的区别这里贴一个比较全的评价指标的库https://github.com/csbhr/OpenUtility/tree/c9cf713c99523c0a2e0be6c2afa988af751ad161以以下两张图为例预测图片真实图片MSEMSE(meansquarederror)均方误差公式如下：即两张图片对应像素点数的差的平方求平均，这里可以理解为带噪声图像与干净图像之间的噪声对于这两张0-255的取值范围的图片，MSE的值为20.3308对于上图真值图片和一张全黑图片（值为0），MSE的值为15907.2259对于

文章目录1.计算LPIPS1.0.说明1.1.代码2.计算SSIM2.0说明2.1代码1.计算LPIPS1.0.说明LPIPS：学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss)，用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018《TheUnreasonableEffectivenessofDeepFeaturesasaPerceptualMetric》1.1.代码要计算两张图片之间的LPIPS（LearnedPerceptualImagePatchSimilarity）距离，可以使用

一、PSNR（峰值信噪比）1.定义是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。必须满足两张图像的size要完全一样。2.公式计算时必须满足两张图像的size要完全一样！对于单色图像来说，给定一个大小为m×n的干净图像I和噪声图像K，均方误差(MSE)定义为：然后PSNR(dB)就定义为：其中MAXI是表示图像点颜色的最大数值，如果每个采样点用8位表示，那么就是255，如果每个

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/1801.03924开源代码：https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity可学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss)，用于度量两张图像之间的差别。来源

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/1801.03924开源代码：https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity可学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss)，用于度量两张图像之间的差别。来源