步骤4:提取特征并计算FID值 现在,我们使用提取出来的特征来计算FID值。FID的计算公式基于特征的均值和协方差矩阵。下面的代码展示了如何实现这一点: importnumpyasnpfromscipy.linalgimportsqrtmdefcalculate_fid(real_features,generated_features):# Calculate mean and covariance statisticsmu_real=np.mean(real_feature...
最后一步是计算FID,我们可以用以下方法来计算: fromscipy.linalgimportsqrtmimportnumpyasnp# 定义计算FID的函数defcalculate_fid(real,generated):# 计算均值和协方差mu_real=np.mean(real,axis=0)sigma_real=np.cov(real,rowvar=False)mu_gen=np.mean(generated,axis=0)sigma_gen=np.cov(generated,rowvar=False...
使用pip即可安装此库。 pip install torch-fidelity 之后就可以使用命令fidelity来算指标了。假设我们把降采样过的CelebAHQ存储在data/celebA/celeba_hq_64,把我们生成的30000张图片存在work_dirs/diffusion_ddpm_sigma_hat,就可以用下面的命令算FID指标。 fidelity --gpu 0 --fid --input1 work_dirs/diffusion_...
torch总会装一个cpu的版本,无法使用gpu设备。 一个可以解决的方案是将requirement.txt中的torch去掉。 然后使用pip install -e. 命令去装剩余的包, 最后使用下面的命令单独去装 兼容我cuda版本的pytorch, 请注意,这里的pytorch版本,cudatoolkit 版本,都需要和python版本和机器的cuda版本兼容。 conda install pytorch=1...
评估指标体系— 提供多维度的定量评估方法,用于衡量解释的质量。 可解释性模块的系统架构图 我们下面使用Reddit数据集来进行详细的描述 数据集 我们选用Reddit数据集作为实验数据。该数据集是一个包含不同社区Reddit帖子的标准基准数据集,可通过PyTorch Geometric提供的公开数据集仓库直接访问。
本文在几个高难度的数据集(CelebAMaskHQ、CityScapes、ADE20K 和作者新建的 Facades 数据集)上对新提出的方法进行了广泛的实验评估。定量实验方面,作者基于 FID、PSNR、RMSE 和分割性能等多种指标对新方法进行了评估;定性实验方面,作者展示了可通过视觉观察进行评估的样本。
评估指标体系 — 提供多维度的定量评估方法,用于衡量解释的质量。 可解释性模块的系统架构图 我们下面使用Reddit数据集来进行详细的描述 数据集 我们选用Reddit数据集作为实验数据。该数据集是一个包含不同社区Reddit帖子的标准基准数据集,可通过PyTorch Geometric提供的公开数据集仓库直接访问。
本文在几个高难度的数据集(CelebAMaskHQ、CityScapes、ADE20K 和作者新建的 Facades 数据集)上对新提出的方法进行了广泛的实验评估。定量实验方面,作者基于 FID、PSNR、RMSE 和分割性能等多种指标对新方法进行了评估;定性实验方面,作者展示了可通过视觉观察进行评估的样本。
如何使用PyTorch计算图像FID 1. 流程概述 在PyTorch中计算图像FID(Fréchet Inception Distance)通常需要以下几个步骤: 下载预训练的Inception网络模型和真实数据集的统计信息; 准备生成的图像数据集,并将其转换为适用于Inception网络的特征表示; 计算生成图像数据集和真实数据集在Inception网络中的特征表示之间的FID。
为了计算 FID,我们可以使用pytorch_fid库。首先,我们需要安装这个库: pipinstallpytorch-fid 1. 数据准备 我们需要准备两组图像:一组是来自真实数据集的图像(例如 CIFAR-10),另一组是我们生成模型生成的图像。以下是一个示例代码,用于读取这两个数据集的图像。