Fréchet Inception Distance

Inspeksi visual terhadap gambar yang dihasilkan adalah langkah awal yang baik. Namun jika tampilannya sudah memadai, evaluasi kuantitatif yang lebih presisi akan membantu memahami kinerja generator. Anda akan mengevaluasi GAN menggunakan Fréchet Inception Distance, atau FID.

Dua tensor berisi gambar palsu dan nyata, masing-masing 32 contoh, tersedia sebagai fake dan real. Gunakan keduanya untuk menghitung FID!

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Deep Learning untuk Gambar dengan PyTorch

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Impor FrechetInceptionDistance dari modul torchmetrics yang sesuai.
Buat instance metrik FID berdasarkan lapisan fitur Inception ke-64 dan tetapkan ke fid.
Perbarui fid dengan tensor gambar nyata, dikalikan 255 dan diubah tipenya menjadi torch.uint8.
Hitung metrik fid, lalu tetapkan keluarannya ke fid_score.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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)

Edit dan Jalankan Kode