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

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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分数的计算涉及以下几个步骤：

1. 特征提取：使用预训练的Inception v3模型提取生成图像和真实图像的特征。这些特征通常是从Inception v3网络倒数第二层的输出中提取的，该层输出一个2048维的特征向量。
2. 计算均值和协方差矩阵：对生成图像和真实图像的特征分别计算均值和协方差矩阵。这些统计量用于描述两组图像特征的分布。
3. 计算Fréchet距离：根据均值和协方差矩阵，使用Fréchet距离公式计算生成图像分布与真实图像分布之间的距离。Fréchet距离是一种衡量两个多元正态分布之间差异的度量，它考虑了均值和协方差矩阵的差异。

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

CSDN链接：FID训练好的模型 针对COCO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

FID分数在图像生成领域得到了广泛应用，特别是在评估GANs等生成模型的性能时。它提供了一种量化生成图像质量的方法，有助于研究人员和开发者改进和优化生成模型。然而，FID分数也存在一些局限性：

1. 依赖于预训练模型：FID分数依赖于Inception v3模型的特征提取能力。对于某些特定领域的图像（如医学图像），使用通用的Inception v3模型可能不太合适，因为该模型可能无法准确捕捉这些领域图像的特征。
2. 计算复杂度较高：由于需要计算高维特征的协方差矩阵，FID分数的计算相对复杂，对计算资源有一定要求。
3. 对Inception模型的选择可能影响结果：不同的Inception模型版本或不同的特征提取层可能会导致FID分数的差异。因此，在使用FID分数时需要注意模型的一致性和可比性。
4. 计算FID一般需要30000张生成图像，如果只有3000张是测不准的；
5. 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。