FID指标复现踩坑避坑 文本生成图像FID定量实验全流程复现（Fréchet Inception Distance ）定量评价实验踩坑避坑流程
目录
- 一、FID分数简介
- 二、FID分数 CUB定量实验步骤
- 2.1、下载FID计算代码
- 2.2、下载FID预训练好的模型
- 2.3、输入终端命令
- 2.4、注意事项
- 最后
一、FID分数简介
FID全称为：Fréchet Inception Distance。
FID分数用于根据预训练网络提取的特征，测量真实图像分布和生成图像分布之间的距离。真实图像在空间中是服从一个分布的（假设为正态分布），而GAN生成的特征也是一个分布，GAN做的事情就是不断训练使这两个分布尽可能的相同。FID就是计算这两个分布直接的距离，使用的距离算法叫做Frechet distance。
FID计算两个分布之间的距离，距离越小代表生成的分布越贴近于真实分布，故FID越小越好。
二、FID分数 CUB定量实验步骤
2.1、下载FID计算代码
github下载：https://github.com/MinfengZhu/DM-GAN/tree/master/eval/FID
将其放入code目录中
2.2、下载FID预训练好的模型
谷歌云盘链接：https://drive.google.com/file/d/1747il5vnY2zNkmQ1x_8hySx537ZAJEtj
CSDN链接：FID训练好的模型 针对CUB-birds的FID预训练模型
下载后是一个npz文件，将其放入指定文件夹位置
2.3、输入终端命令
打开终端，输入命令为：python fid_score.py --gpu 0 --batch-size 24 --path1 eval/FID/bird_val.npz --path2 ../test/valid/single
其中后面的两个参数path1代表你放FID预训练的模型所在位置，path2代表你放生成的图片的位置。
运行后显示：
2.4、注意事项
1、计算FID一般需要30000张生成图像，如果只有3000张是测不准的；
2、计算FID的标准方法目前还不统一，用不用imagenet 预训练的参数测出来的FID也不一样，本篇仅仅是一种做法，目前看来可能还不够严谨，仅供参考。
最后
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