Fréchet Inception Distance

La inspección visual de las imágenes generadas es un gran comienzo. Pero, si se ven bien, una evaluación cuantitativa más precisa te ayudará a entender el rendimiento del generador. Vas a evaluar tu GAN usando la Fréchet Inception Distance, o FID.

Tienes disponibles dos tensores con imágenes falsas y reales, 32 ejemplos cada uno, como fake y real, respectivamente. ¡Úsalos para calcular el FID!

Este ejercicio forma parte del curso

Deep Learning para imágenes con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Importa FrechetInceptionDistance desde el módulo correspondiente de torchmetrics.
Instancia la métrica FID basada en la capa de características 64 de Inception y asígnala a fid.
Actualiza fid con el tensor de imágenes reales, multiplicado por 255 y convertido a torch.uint8.
Calcula la métrica fid, asignando el resultado a fid_score.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import FrechetInceptionDistance
____

# Instantiate FID
fid = ____(____)

# Update FID with real images
fid.update((fake * 255).to(torch.uint8), real=False)
fid.update(____)

# Compute the metric
fid_score = ____
print(fid_score)

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