Fréchet Inception Distance

L’inspection visuelle des images générées est un excellent début. Mais lorsqu’elles semblent correctes, une évaluation plus précise et quantitative vous aidera à comprendre les performances du générateur. Vous allez évaluer votre GAN avec la Fréchet Inception Distance, ou FID.

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

Cet exercice fait partie du cours

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

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Instructions

Importez FrechetInceptionDistance depuis le module torchmetrics approprié.
Instanciez la métrique FID à partir de la 64e couche de caractéristiques d’Inception et affectez-la à fid.
Mettez à jour fid avec le tenseur d’images réelles, multiplié par 255 et converti en torch.uint8.
Calculez la métrique fid et affectez la sortie à fid_score.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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