Fréchet Inception Distance

Візуальна перевірка згенерованих зображень — гарний початок. Але якщо вони виглядають пристойно, точніша, кількісна оцінка допоможе краще зрозуміти роботу генератора. Ви оціните свою GAN за допомогою метрики Fréchet Inception Distance (FID).

Два тензори з фейковими та реальними зображеннями, по 32 приклади кожен, доступні як fake і real відповідно. Використайте їх, щоб обчислити FID!

Ця вправа є частиною курсу

Глибоке навчання для зображень із PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте FrechetInceptionDistance з відповідного модуля torchmetrics.
Створіть екземпляр метрики FID на основі 64-го шару ознак Inception і присвойте його змінній fid.
Оновіть fid тензором реальних зображень, помноженим на 255 і перетвореним на torch.uint8.
Обчисліть метрику fid і присвойте результат змінній fid_score.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)

Редагувати та запускати код