2023年8月14日 · VGG Loss 是content Loss中的一种。 为了评价图像的perceptual quality， 《Perceptual losses for real time style transfer and super-resolution》 和 《GeneratingImageswithPerceptualSimilarityMetricsbasedonDeepNetworks》 将content loss引入到SR中。 Content Loss利用预先训练的图像分类网络来度量图像之间的语义差异。 将该网络表示为. c l c_l cl 分别为 l 层上表示的高度、宽度和通道数。

2019年8月20日 · 为什么很多paper计算perceptual loss 都用VGG网络网络？ 很多网络本身就有encoder网络部分，随着网络的收敛，encoder也能很好提取语义信息，那用encoder生成的高维features不也可以算pe…

2022年3月18日 · 损失函数（loss function） 是用来估量 模型 的预测值f (x)与真实值Y的不一致程度， 损失函数 越小，一般就代表模型的鲁棒性越好，正是损失函数指导了模型的学习。 感知损失perceptual loss（VGG损失） 对于图像风格化， 图像超分辨率重建 等任务来说，早期都使用了图像像素空间的L2 loss，但是 L2 loss与人眼感知的图像质量并不匹配，恢复出来的图像往往细节表现不好。 现在的研究中，L2 loss逐步被人眼感知loss所取代。 人眼感知loss也被称 …

2023年2月28日 · 感知损失perceptual loss（VGG损失） 对于图像风格化，图像超分辨率重建等任务来说，早期都使用了图像像素空间的L2 loss，但是L2 loss与人眼感知的图像质量并不匹配，恢复出来的图像往往细节表现不好。

Loss对比 在图像风格转换任务上，针对不同分辨率的图像，Loss值在Perceptual Loss(ours)和 图像风格转换(Image style transfer) ([10])以及内容图片上的。 可以看到，使用Perceptual Loss相当于原始算法迭代50到100次。

A VGG-based perceptual loss function for PyTorch. See Johnson, Alahi, and Fei-Fei, "Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution". The module containing the code to import is vgg_loss.py. See the three demos for usage examples.

1、使用一个pre-trained的 VGG ，将其看做一个丰富特征提取 filter 的集合； 2、使用一张图片 a 定义一个目标风格，p 为原始图片， x 为输出图片，而 x 初始化为 white noise 图片；

VGG Loss is a type of content loss introduced in the Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution super-resolution and style transfer framework. It is an alternative to pixel-wise losses; VGG Loss attempts to be closer to perceptual similarity.

pixel-wise loss强调的是两幅图像之间每个对应像素的匹配，这与人眼的感知结果有所区别。通过pixel-wise loss训练的图片通常会较为平滑，缺少高频信息。即使输出图片具有较高的PSNR，视觉效果也并没有很突出。 2 perceptual loss

2016年3月27日 · Parallel work has shown that high-quality images can be generated by defining and optimizing \emph{perceptual} loss functions based on high-level features extracted from pretrained networks. We combine the benefits of both approaches, and propose the use of perceptual loss functions for training feed-forward networks for image transformation tasks.