计算FID的方法

已于 2022-11-28 21:24:09 修改
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文章标签： pytorch python 深度学习
于 2022-11-26 15:59:01 首次发布
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版权

简单介绍

Frechet Inception 距离得分（Frechet Inception Distance score）是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量。

FID 从原始图像的计算机视觉特征的统计方面的相似度来衡量两组图像的相似度，这种视觉特征是使用 Inception v3 图像分类模型计算的得到的。

分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似，FID 在最佳情况下的得分为 0.0，表示两组图像相同。（其中文件夹1与文件夹2的图像数量可以不一致）

FID 分数被用于评估由生成性对抗网络生成的图像的质量，较低的分数与较高质量的图像有很高的相关性。
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详细概念学习

（这里也包括一些方法）

GAN的量化评估方法——IS和FID，及其pytorch代码_HNU_刘yuan的博客-优快云博客_fid pytorch

FID使用（Frechet Inception Distance score）_马鹏森的博客-优快云博客

具体操作！！

【强烈建议直接使用这个方法！！！】

直接下载github的这个文件夹

GitHub - clovaai/stargan-v2: StarGAN v2 - Official PyTorch Implementation (CVPR 2020)

把他放到你的project里 

按文中步骤安装依赖项，激活自己的环境：

conda activate szy

使用命令：

python -m metrics.fid --paths 路径1 路径2

路径1地址和路径2地址可以分别是文件夹地址，也可以就是两张图片的地址。

举个栗子： （我是直接给了两个文件夹的地址，每个文件夹内都有好多图片）

python -m metrics.fid --paths ../datasets/test/compare/pick10_original ../datasets/test/compare/random_reference_results

注意路径输入图像文件夹的路径哈！！因为你是先进入stargan这个文件夹里再输入图像路径的。

全部正确输入后，可以成功开始计算！！

注意哈，自己算的时候一定要记得激活自己szy这个环境！！

这个计算还是挺快的，如果数量较大的话可能要稍等一会，但是如果等了太长时间就要注意是不是有问题了

如何快速计算生成模型的FID、IS、sFID、Precision、Recall等关键评价指标？
沉迷单车的追风少年
07-16 4234
无论是对于GANs、VAEs、Diffusion models、flow-based models等生成模型，计算评价指标是都是必需品。这篇博客教大家如何快速计算FID、IS、sFID、Precision、Recall等关键评价指标。
pytorch-fid：使用PyTorch计算FID分数
02-04
PyTorch的FID分数 这是FréchetInception 到PyTorch正式实施的端口。 有关使用Tensorflow的原始实现，请参见 。 FID是两个图像数据集之间相似度的度量。 它被证明与人类对视觉质量的判断具有很好的相关性，并且最常用于评估生成对抗网络的样本质量。 通过计算两个高斯函数之间的来计算FID，这些高斯函数适合于Inception网络的特征表示。 有关可以找到进一步的见解和对FID分数的独立评估 。 权重和模型的权重和模型完全相同，并经过测试得出了非常相似的结果（例如，使用ProGAN生成的图像，LSUN上的.08绝对误差和0.0009相对误差）。 但是，由于
深入解析 FID：深度学习生成模型评价指标
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03-16 1903
FID 作为生成模型评价的核心指标，通过比较特征分布的 Fréchet 距离，提供了一种高效且语义敏感的评估方法。
python计算FID
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https://blog.youkuaiyun.com/qq_40608730/article/details/110546612
计算图像FID
qq_37758122的博客
04-09 4051
fid.py import os import argparse import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torchvision import models from scipy import linalg from data_loader import get_eval_loader try: from tqdm import tqdm except ImportError: def tqdm(x): ret
深度学习，FID指标计算
04-14
计算指标时，只需要修改--path_real和--path_fake这两个参数就可以。 用这个距离来衡量真实图像和生成图像的相似程度，如果FID值越小，则相似程度越高。最好情况即是FID=0，两个图像相同。 如果FID值越小说明模型效果越好。
FID 分数
Go_ahead_forever的博客
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FID 分数
pytorch-FID计算
01-31
计算FID时，首先将真实图像集和生成图像集分别通过Inception V3得到2048维的特征向量，然后对这些特征向量进行高斯拟合，得到两个多维高斯分布。最后，通过计算这两个分布的Fréchet距离来度量它们的相似性，Fré...
计算生成任务fid的代码
01-09
计算FID分数涉及到以下关键步骤： 1. **预处理**：首先，你需要对真实图像和生成的图像进行预处理，包括调整大小、归一化等，确保它们与Inception模型的输入要求一致。这通常意味着将图像转换为RGB格式，并将像素值...
扩散模型的评估准则——Fréchet Inception Distance (FID)
DuHz的博客
11-12 5085
Fréchet Inception Distance（FID）是一种用于评估生成模型生成图像质量的指标。它通过比较生成图像和真实图像在特征空间中的分布差异，量化两者之间的距离。FID值越低，表示生成图像与真实图像越相似。FID计算依赖于Inception网络，特别是Inception v3模型。Inception网络是一种预训练的卷积神经网络，常用于图像分类任务。它能够将图像映射到高维特征空间，有助于捕捉图像的语义信息。
计算fid所用到的inception model
01-09
标题中的“计算fid所用到的inception model”指的是在评估生成模型质量时，使用Inception网络（又称InceptionV3）的一种指标——Frechet Inception Distance (FID)。FID是一种衡量生成图像与真实图像分布之间相似度...
metrics:IS，FID得分Pytorch和TF实施，TF实施是官方包装的包装
05-08
指标 此仓库包含有关IS和FID分数的信息/实现（PyTorch，Tensorflow）。 这是一个方便的工具箱，您可以轻松地将其添加到项目中。 TF实施旨在计算与官方报告中报告的输出完全相同的输出。 讨论/公关/问题非常受欢迎。 用法 将此metrics/文件夹放入您的项目中，并参见下文（Pytorch），以及每个.py的标题注释以供使用。 我们还需要在下载一些文件，有关更多详细信息，请参见 。 TF的实现（几乎与官方相同，只是更改了界面，可以在论文中进行报告） ：初始分数 分数 ：计算统计信息（mu，sigma） Pytorch实施（无法在论文中提供报告，但可以快速浏览） 要求 pytorch，torchvision，scipy，numpy，tqdm 起始分数，当n_split = 10时，对于CIFAR-10火车数据的mean=9.67278, std=0.149
【基础知识】FID（Fréchet Inception Distance）公式及解释
页页读
03-05 7536
FID（Fréchet Inception Distance）是一种用于评估生成模型，尤其是在图像生成任务中，生成图像的质量和多样性的指标。这个特定的空间通常是通过预训练的Inception网络的某一层来定义的。计算每个集合的特征向量的均值和协方差矩阵。设生成图像的特征向量的均值和协方差矩阵分别为。FID分数越低，表示生成图像与真实图像的分布越接近，通常认为生成的图像质量越高。的乘积的平方根，表示通过取两个矩阵乘积的特征值的平方根得到的矩阵。，真实图像的特征向量的均值和协方差矩阵分别为。
图像生成 FID 分数计算 python 实现
Joselynzhao
06-02 5129
FID（Frechet Inception Distance）分数是一种用于衡量生成模型与真实数据集之间相似性的指标，它是通过计算生成的样本与真实样本在Inception网络中特征表示上的差异程度来计算得出的。FID分数越低，表示生成的样本与真实样本之间的差异越小，生成模型的性能越好。
FID score
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01-02 2461
Frechet Inception Distance 是FID的缩写，是评估生成图像质量的指标。FID score 是作为对Inception Score 的改进提出的。inception score是根据表现很好的图片分类模型Inception v3分类生成图片集合的分类结果好坏得到的。这个分数结合了每个合成图像的条件类预测的置信度（quality）和预测类的边际概率的积分（diversity）。
如何计算fid、kid和is指标（附代码）
sbb8177919的博客
03-07 1754
fid、kid和is指标计算代码
图像相似度的评价指标 : FID（Fréchet Inception Distance）
weixin_43723625的博客
08-14 1万+
FID（Fréchet Inception Distance） 是用来计算真实图像与生成图像的特征向量间距离的一种度量。如果FID值越小，则相似程度越高。最好情况即是FID=0，两个图像相同。 实际计算： 参考链接：https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-frechet-inception-distance-fid-from-scratch/ # example of calculating the frechet inceptio
什么是FID？怎么实现FID？
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qq_43210957的博客
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Frechet Inception Distance（简称FID）是一种用于评估生成图像质量的度量标准，专门用于评估生成对抗网络的性能。FID分数是由Martin Heusel等人在他们2017年的论文《GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium》（https://arxiv.org/abs/1706.08500）中提出和使用的。
利用官方预训练模型快速计算Inception Score和FID
沉迷单车的追风少年
01-25 3955
前言：对于生成式模型来说，如何评价是一个难题，特别是对于GANs这种容易坍塌的模型来说，选择合适的度量指标是关键。IS和FID是最常用的两种指标，都依赖于Inception模型。本文介绍如何利用tensorflow/pytorch官方提供的预训练Inception V3模型，五分钟内搭建自己的IS和FID计算代码。 目录 IS简介 FID简介 计算公式 计算方法 IS快速开始代码 FID快速开始代码 完整示例 参考： IS简介 IS基于Google的预训练网络Inception ..
如何使用pytorch自带包计算fid kid
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<think>嗯，用户想用PyTorch自带的包来计算FID和KID指标。首先，我需要回忆一下PyTorch是否有官方的库支持这些指标。根据之前的了解，PyTorch本身并没有直接内置FID和KID的计算函数，但可能有一些社区实现的包，比如pytorch-fid。不过用户特别提到要使用PyTorch自带的包，可能需要确认是否有新版本支持。 先检查引用内容。引用[1]提到pytorch-fid项目，但这是一个第三方库，不是PyTorch官方的一部分。引用[4]详细讲解了FID的公式，并指出需要预训练的Inception网络。用户可能希望在不依赖第三方库的情况下实现这些指标。 接下来，我需要思考PyTorch是否有相关的模块。PyTorch的torchmetrics库提供了FID和KID的实现，但需要确认是否属于PyTorch官方包。torchmetrics是一个PyTorch生态系统中的库，可能需要额外安装。如果用户接受使用torchmetrics，那就可以提供示例代码。否则，可能需要手动实现，但这比较复杂。 根据用户的问题，他们可能希望使用PyTorch自带的包，可能包括torchmetrics。所以步骤应该是安装torchmetrics，加载预训练的Inception模型，然后使用其中的FID和KID类。需要确保代码正确，比如输入图像的格式是否正确归一化到[0,1]或[-1,1]，并且调整大小到299x299。 另外，要注意设备的选择，比如使用GPU加速，如引用[2]中提到的设置device为cuda。在示例代码中，需要将真实图像和生成图像移动到对应的设备上。 可能的问题包括版本兼容性，比如torchmetrics的版本是否支持，以及图像预处理是否正确。此外，需要提醒用户计算这些指标时需要大量的内存，特别是处理大规模数据集时。 总结步骤：安装torchmetrics，导入相应模块，准备数据，创建度量对象，更新数据，计算结果。同时，引用相关的参考文献，特别是关于FID公式的引用[4]和GPU使用的引用[2]。</think>以下是使用PyTorch生态工具计算FID和KID指标的分步说明： ### 1. 安装必要库 PyTorch官方生态中的`torchmetrics`库提供了FID和KID实现： ```bash pip install torchmetrics[image] ``` ### 2. 核心代码实现 ```python import torch from torchmetrics.image.fid import FrechetInceptionDistance from torchmetrics.image.kid import KernelInceptionDistance # 选择GPU设备[^2] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 初始化度量对象 fid = FrechetInceptionDistance(feature=2048).to(device) kid = KernelInceptionDistance(subset_size=50).to(device) # 假设真实图像和生成图像都是归一化到[0,255]范围的uint8张量 # 形状为(N, 3, 299, 299)，N为批量大小 real_images = torch.randint(0, 255, (100, 3, 299, 299), dtype=torch.uint8).to(device) fake_images = torch.randint(0, 255, (100, 3, 299, 299), dtype=torch.uint8).to(device) # 更新度量状态 fid.update(real_images, real=True) fid.update(fake_images, real=False) kid.update(real_images, real=True) kid.update(fake_images, real=False) # 计算结果 fid_score = fid.compute() kid_mean, kid_std = kid.compute() print(f"FID: {fid_score.item():.3f}") print(f"KID: {kid_mean.item():.5f} ± {kid_std.item():.5f}") ``` ### 3. 关键参数说明 - **图像预处理**： - 必须缩放到299x299分辨率 - 像素值范围应为[0, 255]的uint8类型 - 通道顺序为(RGB) - **FID计算原理**： 基于Fréchet距离比较特征分布： $$ FID^2 = ||\mu_1 - \mu_2||^2 + Tr(\Sigma_1 + \Sigma_2 - 2(\Sigma_1\Sigma_2)^{1/2}) $$ [^4] - **GPU加速**： 通过`.to(device)`将计算转移到GPU，可提升10倍以上速度 ### 4. 注意事项 - 建议至少使用10000张图像计算可靠指标 - 不同框架的InceptionV3实现可能产生微小差异 - KID默认使用多项式核$k(x,y) = (x^Ty / d + 1)^3$
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