Fréchet Inception Distance

L'inspection visuelle des images générées est un excellent début. Mais lorsqu'elles semblent acceptables, une évaluation plus précise et quantitative aide à mieux comprendre la performance du générateur. Vous allez évaluer votre GAN à l'aide du Fréchet Inception Distance (FID).

Deux tenseurs contenant des images factices et réelles, 32 exemples chacun, sont disponibles sous les noms fake et real. Utilisez-les pour calculer le FID!

Cette activité fait partie du cours

Deep Learning pour les images avec PyTorch

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Instructions de l’exercice

Importez FrechetInceptionDistance à partir du module torchmetrics approprié.
Instanciez la mesure FID en vous basant sur la 64e couche de caractéristiques d'Inception et assignez-la à fid.
Mettez à jour fid avec le tenseur d'images réelles, multiplié par 255 et converti en torch.uint8.
Calculez la mesure fid et affectez le résultat à fid_score.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)

Modifier et exécuter le code