Perceptual Similarity 感知相似性数据集

Perceptual Similarity 是一个关于人类感知相似性判断的数据集。该数据集系统地评估了不同架构和任务的深度特征，发现感知相似性是深层视觉表象共享的一种新兴属性。该数据集包括：

Perceptual Similarity is a dataset dedicated to human perceptual similarity judgments. This dataset systematically evaluates deep features across different architectures and tasks, and reveals that perceptual similarity is an emergent property shared by deep visual representations. This dataset includes:

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于人类感知相似性判断，通过系统评估深度特征来研究感知相似性作为深层视觉表象的共享属性。它包含学习感知图像补丁相似度指标（LPIPS）和Berkeley-Adobe感知补丁相似性数据集（BAPPS）的示例数据，总大小约为6.13 GB。