R分数复现 R-precision评估指标定量 文本生成图像R分数定量实验全流程复现（R-precision）定量评价实验踩坑避坑流程

2024好事发生

这里推荐一篇实用的文章：用堆实现优先级队列：从基础到实战

优先级队列在许多场景中是一种不可或缺的数据结构。与普通队列不同，优先级队列的插入顺序并不会决定元素的取出顺序，而是由其优先级大小来决定。不论是在操作系统的任务调度中，还是在大型服务器的请求处理中，优先级队列都起到至关重要的作用。这篇文章深入探讨的就是如何使用 堆结构 来实现一个优先级队列，用 Java 代码实现。

下面开始今天的主题：

一、R-precision分数简介

R-precision是一种衡量文本描述和生成图像之间视觉语义相似性的指标，它通过比较提取的图像特征和文本特征之间的相似度来评估。具体来说，R-precision首先需要对生成的图像提取特征，同时从数据集中随机抽取其他文本描述，包括生成图像的真实文本描述。然后，计算图像特征和每个文本描述的text embedding之间的余弦相似性，这是一种衡量两个向量之间角度相似度的方法。计算完成后，所有文本描述会根据相似性从高到低进行排序。如果生成图像的真实文本描述在排序后的前r个位置内，那么这个描述被认为是相关的。R-precision的值就是真实文本描述出现在前r个的概率，这个值越高，说明生成的图像与真实文本描述的相关性越强，因此R-precision是一个衡量图像生成质量的重要指标。

简单举个例子：假设r为3，有一百个文本，其中包括一个真实对应的文本和99个随机取出来的文本，将他们转为text embedding，然后分别与生成的图像计算余弦相似度，然后排序，如果真实文本生成的embedding排在前3位，则认为该图像与文本有相关性。

R-precision表示的是排序后真实文本出现在前r个的概率，越大说明图像与真实文本描述越相关，R-precision越大越好。

二、 R-precision-CUB定量实验步骤

这里我们以DF-GAN在CUB上面的模型定量为例：

2.1、下载R-precision代码

Github：https://github.com/maincarry/R-Precision

2.2、分析

下载后发现代码工程包括build_RPdata.py、config.py、encoder.py、eval_Rprecision.py、all_texts.txt。

all_text.txt：包括birds的所有描述文本 build_RPdata.py：功能是根据生成的图像建立图像-文本的数据对 config.py：一些参数的设置，用不着，可以不管 encoder.py：图像编码器和文本编码器 eval_Rprecision.py：功能是根据图像-文本的数据对评估图像文本的对齐性

2.3、配置好文件

以DF-GAN为例： 将文件放到以上箭头指定的位置（此处只是为了方便这样放，也可以自己单独做文件夹放，只要后面的文件路径你能配好随意放都行）

2.4、更改路径参数

打开build_RPdata.py,找到160~180行，如下：

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Generate RP test data from evaluation output.')
    parser.add_argument('-p', dest='path', type=str, help='Path to image directory')
    parser.add_argument('-c', dest="cap", default='all_texts.txt',
                        help='Optional: specify all texts file. Default to all texts in dataset.')
    parser.add_argument('-d', dest='out', type=str, help='Output directory', default='./')
    parser.add_argument('-t', dest='text', type=str, help='Directory to text data',
                        default='D:\\MyPythonWorkplace\\DF-GAN-master\\data\\bird\\text\\text')
                        # default='D:\\AttnGAN-master\\data\\birds\\text')
    parser.add_argument('-r, --random', dest='rand', action='store_true',
                        help='If set, sample is selected randomly instead of sequentially.')
    args = parser.parse_args()

    # args.p = 'D:\\AttnGAN-master\\models\\netG_epoch_250\\valid\\single\\'
    args.p = '..\\test\\valid\\single_580epoch'
    # args.out = 'D:\\AttnGAN-master\\R_Precision_attnGAN-master\\RP_data\\'
    args.out = '..\\RP_data'

其中需要更改的参数有三个

1. parser.add_argument('-t', dest='text', type=str, help='Directory to text data',default='D:\\MyPythonWorkplace\\DF-GAN-master\\data\\bird\\text\\text')，这一句是指明数据集文本所在的位置，修改为你放置的地方，如果你按照2.3放置好了文件的话，你可以改成default='..\\data\\bird\\text\\text'
2. args.p = '..\\test\\valid\\single_580epoch'，这一句是指明生成的图像的所在位置：

1. args.out = '..\\RP_data'，这一句指明你要输出的图像-文本数据对所在的位置。

打开eval_R_precision.py，找到第306行左右：

    args = parse_args()
    BATCH_SIZE = 64
    args.fake_dir = '..\\RP_data'
    args.cap_path = '..\\data\\bird\\captions.pickle'
    args.manualSeed = 1900

其中需要更改的参数有两个

1. args.fake_dir指明的是RP_data即图像-文本数据对存放的文件路径。
2. args.cap_path指明的是数据集captions.pickle包的所在路径。

2.5、生成RP_data

运行build_RPdata.py，生成数据对文件保存到RP_data文件夹中。 如果出现读取文件错误可以更改86行：txt_file = os.path.join(args.text, os.path.basename(dir), "{}.txt".format(fname.split(" ")[0][:-1]))，看是不是路径提取时出的错误。

2.6、评估R分数

运行eval_R_precision.py开始评估，等待结束即可，3000份图像-文本数据对的话评估时间大概在7分钟左右。

R-precision虽然是一个衡量文本描述和生成图像之间相似性的有用指标，但它存在一些局限性。它依赖于余弦相似性来评估特征之间的相似度，可能无法完全捕捉图像和文本之间的复杂语义关系。此外，它可能对全局背景色过于敏感，导致评估结果不准确。样本的代表性和数据预处理方法也会影响其稳定性和可靠性。R-precision还依赖于预先训练的分类器，这限制了其在不同数据集上的适用性，并可能导致过拟合。最后，由于它基于特征提取，无法描述特征的空间关系，这可能导致在评估生成图像的质量时出现偏差。因此，R-precision需要与其他评价指标结合使用，以获得更全面的评估结果。