感知损失（Perceptual Loss）是一种基于深度学习的图像风格迁移方法中常用的损失函数。与传统的均方误差损失函数（Mean Square Error，MSE）相比，感知损失更注重图像的感知质量，更符合人眼对图像质量的感受。
感知损失的计算方式通常是将输入图像和目标图像分别通过预训练的神经网络，得到它们在网络中的特征表示。然后将这些特征表示作为损失函数的输入，计算它们之间的欧氏距离或曼哈顿距离。感知损失的目标是最小化输入图像和目标图像在特征空间的距离。
其中，x 是输入图像，y 是目标图像，Fi(x) 和 Fi(y) 分别表示它们在预训练的神经网络中的第 i 层的特征表示，N 是特征层数。
感知损失可以用于各种图像处理任务中，如图像超分辨率、图像去噪、图像修复、图像风格迁移等。文章来源地址https://www.yii666.com/blog/443431.html