Fréchet Inception Distance

Inspecionar visualmente as imagens geradas é um ótimo começo. Mas, quando elas parecem boas, uma avaliação quantitativa mais precisa ajuda a entender o desempenho do gerador. Você vai avaliar sua GAN usando o Fréchet Inception Distance, ou FID.

Dois tensores com imagens falsas e reais, 32 exemplos cada, estão disponíveis como fake e real, respectivamente. Use-os para calcular o FID!

Este exercício faz parte do curso

Deep Learning para Imagens com PyTorch

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Instruções do exercício

Importe FrechetInceptionDistance do módulo apropriado de torchmetrics.
Instancie a métrica FID baseada na 64ª camada de recursos do Inception e atribua a fid.
Atualize fid com o tensor de imagens reais, multiplicado por 255 e convertido para torch.uint8.
Calcule a métrica fid, atribuindo a saída a fid_score.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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