Perceptual Similarity 视觉感知相似性数据集

本数据集聚焦人类感知相似性判断研究，可用于评估各类深度学习架构、视觉任务的深度特征，探究视觉表象的感知相似特性，适用于计算机视觉、图像质量评估、视觉算法研究等领域。

数据内容覆盖

学习感知图像补丁相似度指标（LPIPS）完整数据

Berkeley-Adobe 感知补丁相似性数据集（BAPPS）示例数据

配套多组图像补丁对照样本，支持 PSNR、SSIM、FSIM 等指标对比分析

适用场景 & 使用方式

适用方向：视觉感知研究、图像相似度检测、深度网络特征分析、学术论文实验

获取使用：下载压缩包即可直接使用，数据格式规范，可对接各类视觉算法框架

Berkeley-Adobe 感知补丁相似性数据集（BAPPS） 示例数据