Fréchet Inception Distance

L'ispezione visiva delle immagini generate è un ottimo inizio. Ma se l'aspetto è buono, una valutazione più precisa e quantitativa sarà utile per capire le prestazioni del generatore. Valuterai la tua GAN usando il Fréchet Inception Distance, o FID.

Due tensori con immagini false e reali, 32 esempi ciascuno, sono disponibili rispettivamente come fake e real. Usali per calcolare il FID!

Questo esercizio fa parte del corso

Deep Learning per Immagini con PyTorch

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Istruzioni dell'esercizio

Importa FrechetInceptionDistance dal modulo torchmetrics appropriato.
Istanzia la metrica FID basata sul 64º layer di feature di Inception e assegnala a fid.
Aggiorna fid con il tensore di immagini reali, moltiplicato per 255 e convertito a torch.uint8.
Calcola la metrica fid, assegnando l'output a fid_score.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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