pytorch-fid:使用PyTorch计算FID分数

时间:2021-02-04 23:30:57
【文件属性】:
文件名称:pytorch-fid:使用PyTorch计算FID分数
文件大小:18KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-04 23:30:57
deep-learning pytorch generative-adversarial-network gan frechet-distance 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
【文件预览】:
pytorch-fid-master
----.gitignore(1KB)
----setup.cfg(109B)
----README.md(4KB)
----CHANGELOG.md(603B)
----tests()
--------test_fid_score.py(3KB)
----LICENSE(11KB)
----noxfile.py(450B)
----src()
--------pytorch_fid()
----setup.py(2KB)

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