Расстояние Фреше–Инсепшн (FID)
Визуальная проверка сгенерированных изображений — хорошее начало. Однако, если они выглядят приемлемо, стоит провести более точную количественную оценку, чтобы лучше понять качество работы генератора. Вы оцените свою GAN с помощью расстояния Фреше–Инсепшн (Fréchet Inception Distance, FID).
Два тензора с поддельными и реальными изображениями — по 32 примера каждый — доступны вам как fake и real соответственно. Используйте их для вычисления FID!
Это упражнение является частью курса
Глубокое обучение для работы с изображениями на PyTorch
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
FrechetInceptionDistanceиз соответствующего модуляtorchmetrics. - Создайте экземпляр метрики FID на основе 64-го слоя признаков Inception и присвойте его переменной
fid. - Обновите
fid, передав тензор реальных изображений, умноженный на255и приведённый к типуtorch.uint8. - Вычислите метрику
fid, присвоив результат переменнойfid_score.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)