Fréchet Inception Distance
생성된 이미지를 눈으로 살펴보는 것은 좋은 시작이에요. 하지만 겉보기로 괜찮아 보인다면, 생성기의 성능을 이해하려면 더 정밀하고 정량적인 평가가 필요합니다. 이번에는 Fréchet Inception Distance, 즉 FID로 GAN을 평가해 보세요.
가짜와 진짜 이미지가 담긴 두 개의 텐서가 각각 fake와 real로 제공되며, 각 32개 예시가 들어 있습니다. 이를 사용해 FID를 계산하세요!
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
연습 안내
- 적절한
torchmetrics모듈에서FrechetInceptionDistance를 임포트하세요. - 64번째 Inception feature 레이어를 기준으로 FID 지표를 인스턴스화하고
fid에 할당하세요. - 실제 이미지 텐서에
255를 곱한 뒤torch.uint8로 변환해fid를 업데이트하세요. fid지표를 계산하고, 결과를fid_score에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)