1.2 IS计算公式 1.3 直观理解 2.4 代码实现 2. FID score (Frechet Inception Distance score) 2.1 直观理解 2.2 计算公式 2.3 代码实现 3. CLIP score CLIP-I CLIP-T Reference 最近在看生成方向的工作,特别是图像生成。实验部分用的比较多的评价指标就是FID了,但是之前并没有接触过生成领域,也不知道FID是...
fid_score = calculate_fid(inception_model, real_images, fake_images) print("FID score:", fid_score) ``` 请注意,这里使用了TensorFlow中的Inception V3模型进行特征提取。另外,对于大规模的图像集合,建议使用更高效的计算方法,以加快计算速度。 总结起来,FID指标是一种计算生成模型生成图像质量的指标,通过计...
Frechet Inception 距离得分(Frechet Inception Distance score,FID)是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量。 FID 从原始图像的计算机视觉特征的统计方面的相似度来衡量两组图像的相似度,这种视觉特征是使用 Inception v3 图像分类模型计算的得到的。分数越低代表两组图像越相似,或者说二者的统计量越相似,...
(mu1 - mu2)**2.0) # calculate sqrt of product between cov covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2)) # check and correct imaginary numbers from sqrt if iscomplexobj(covmean): covmean = covmean.real # calculate score fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0 * covmean) return fid ...
然后代入公式$(4)$计算IS: \begin{equation} \begin{aligned} \text{IS}(G) &=\exp E_{x\sim p_G}KL(p(y|x)||p(y)) \\ &=\exp\left(\sum\limits_{x\in G}P(x)\sum\limits_{i=1}^{1000}P(y_i|x)\log \frac{P(y_i|x)}{P(y_i)}\right)\\ &=\exp\left(\frac{1}{n...
对于类1:TP=1,FP=2,FN=2,precision=1/3,recall=1/3,F1-score=1/3,Weights=1/2 对于类2:TP=0,FP=2,FN=1,precision=0,recall=0,F1-score=0,Weights=1/6 宏平均分数为:0.333;加权平均分数为:0.389 参考文档: PSI公式: 群体稳定性指标PSI(Population Stability Index)是衡量模型的预测值与实际值偏...
假设生成器GG生成nn张图片{x1,x2,...,xn}{x1,x2,...,xn},首先计算P(yi)P(yi): P(yi)=1nn∑j=1P(yi|xj)(5)(5)P(yi)=1n∑j=1nP(yi|xj) 然后代入公式(4)(4)计算IS: IS(G)=expEx∼pGKL(p(y|x)||p(y))=exp(∑x∈GP(x)1000∑i=1P(yi|x)logP(yi|x)P(yi))=exp(1nn...
为了展示所提算法的有效性和效率,本文在以下数据集上进行实验:32×32 MNIST、32×32 FashionMNIST 、32×32 CIFAR-10和 64×64 CelebA。定性结果根据Frechet Inception Distance(FID,越低越好)和Inception Score(IS,越高越好)进行比较。FID分数是通过比较50,000张生成图像与数据集的相应参考统计数据来计算的。
Inception Score (IS) 与 Fréchet Inception Distance (FID) 柠檬鱼 Inception Score 原理 计算Inception Score需要用到Google的预训练的Inception-V3网络,这个网络最初是在ImageNet上做图像分类的,输入一个图片,输出一个1… 阅读全文 赞同 78 ...