reshape((10,2048)) fid = calculate_fid(act1, act1) print('FID (same): %.3f' % fid) fid = calculate_fid(act1, act2) print('FID (different): %.3f' % fid) 3. CLIP score 在看下面这篇paper的时候看到了两个指标CLIP-I和CLIP-T,然后去翻了一下DreamBooth,找到了这两个指标的计算...
fid_value = fid_score.calculate_fid_given_paths([real_images_folder, generated_images_folder], inception_model, transform=transform, batch_size=50, dims=2048) print('FID value:', fid_value) 这段代码首先加载了预训练的Inception-v3模型,然后定义了一个图像变换,用于将图像转换为模型可以接受的格式。
defcalculate_fid(act1,act2):# calculate mean and covariance statistics mu1,sigma1=act1.mean(axis=0),cov(act1,rowvar=False)mu2,sigma2=act2.mean(axis=0),cov(act2,rowvar=False)# calculate sum squared difference between means ssdiff=numpy.sum((mu1-mu2)*2.0)# calculate sqrtofproduct betwe...
def calculate_fid_given_paths( paths, batch_size, device, dims, num_workers=1, subset_size=None, shuffle_seed=None ): """Calculates the FID of two paths""" for p in paths: if not os.path.exists(p): raise RuntimeError("Invalid path: %s" % p) block_idx = InceptionV3.BLOCK_INDE...
FID Inception Score是基于Inception模型(一种深度卷积神经网络)的预训练模型来评估生成样本的质量。它通过计算真实样本与生成样本之间在Inception模型输出层的距离来评估生成样本的多样性。该距离越小,说明生成样本的质量越高,分布越接近真实数据集。 要计算FID Inception Score,我们需要执行以下步骤: 1.分别从真实数据集...
behavior is retained to match the original FID score implementation. -- dims : Dimensionality of features returned by Inception -- cuda : If set to True, use GPU -- verbose : If set to True and parameter out_step is given, the number ...
calculate frechet inception distance def calculate_fid(act1, act2): # calculate mean and covariance statistics mu1, sigma1 = act1.mean(axis=0), cov(act1, rowvar=False) mu2, sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False) # calculate sum squared difference between means ssdiff ...
CalculateFIDCalculateStatsExtractFeaturesLoadImagesUserCalculateFIDCalculateStatsExtractFeaturesLoadImagesUserload real and generated imagesreturn loaded images 结尾 通过以上步骤,你已经学会了如何在PyTorch中计算FID Score。从库的导入、图像的加载、特征提取到最后的FID计算,每个步骤都是通过明确的函数实现的。这一过程不...
如果某一个物体的类别本身就比较模糊,在几种类别会得到相近的分数,或者这个物体类别在ImageNet中不存在,那么p(y|x)的概率密度就不再是一个尖锐的分布;如果生成模型在每类上都生成了 50 个图片,那么生成的图片的类别边缘分布是严格均匀分布的,按照 Inception Score 的假设,这种模型不存在 mode collapse,但是,如果...
Inception Score (IS) 利用预训练的 Inception-V3 模型对生成图片进行分类,从两个角度评估其质量,分别为模型对生成图片的分类分布与理想分布的对比以及生成图片间的分布差异。IS 公式为两分布的 KL 散度的平均值,加入 exp 函数以确保单调性。然而,IS 仅考虑生成样本,忽视真实数据,其真实性判断基于 ...