Distância de início de Fréchet

A inspeção visual das imagens geradas é um ótimo começo. Mas, como eles parecem estar bem, uma avaliação mais precisa e quantitativa vai ajudar a entender o desempenho do gerador. Você vai avaliar sua GAN usando a Distância de Início de Fréchet, ou FID.

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

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado profundo para imagens com PyTorch

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Instruções do exercício

Importa FrechetInceptionDistance do módulo torchmetrics certo.
Instancie a métrica FID com base na 64ª camada de recursos Inception e atribua-a a fid.
Atualize o fid com o tensor da imagem real, multiplicado por 255 e analisado para torch.uint8.
Calcule a métrica “ fid ”, colocando o resultado em “ 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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