SSIM (Structural Similarity Index)

SSIM (Structural Similarity Index)

2022, Feb 17    


  • 참조 : https://medium.com/srm-mic/all-about-structural-similarity-index-ssim-theory-code-in-pytorch-6551b455541e
  • 참조 : https://bskyvision.com/878
  • 참조 : https://walkaroundthedevelop.tistory.com/m/56


  • 이번 글에서는 두 이미지를 비교하는 지표인 SSIM에 대하여 다루어 보도록 하겠습니다.


목차



SSIM의 정의 및 Pytorch Scratch 구현


  • SSIMStructural Similarity Index의 약어로 사용되며 주어진 2개의 이미지의 similarity(유사도)를 계산하는 측도로 사용됩니다.
  • SSIM은 두 이미지의 단순 유사도를 측정하는데 사용하기도 하지만 풀고자 하는 문제가 두 이미지가 유사해지도록 만들어야 되는 문제일 때 SSIM을 Loss Function 형태로 사용하기도 합니다. 왜냐하면 SSIM이 gradient-based로 구현되어 있기 때문입니다.
  • 딥러닝에서 두 이미지를 유사하게 만드는 문제나 depth estimation을 할 때, 두 이미지 또는 두 패치의 유사도를 측정하여 Loss Function을 사용하는 방법이 많이 사용됩니다.
  • 따라서 이번 챕터에서는 SSIM의 원리에 대하여 먼저 알아보고 Pytorch로 어떻게 구현하는 지 살펴보도록 하겠습니다.


  • Objective


SSIM의 Pytorch 외부 라이브러리 사용



SSIM의 skimage 사용