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先说结论#xff1a;这是算法中对复数取实部的结果#xff0c;对 FID 的影响不大。
FID是从原始图像的计算机视觉特征的统计方面#xff0c;来衡量两组图像的相似度#xff0c;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。 这种视觉特…公众号EDPJ
先说结论这是算法中对复数取实部的结果对 FID 的影响不大。
FID是从原始图像的计算机视觉特征的统计方面来衡量两组图像的相似度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。 这种视觉特征是使用 Inception v3 图像分类模型提取特征并计算得到的。FID 在最佳情况下的得分为 0.0表示两组图像相同。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 计算公式如下 协方差矩阵计算如下
covmean, _ linalg.sqrtm(sigma1.dot(sigma2), dispFalse)if np.iscomplexobj(covmean):if not np.allclose(np.diagonal(covmean).imag, 0, atol1e-3):m np.max(np.abs(covmean.imag))raise ValueError(Imaginary component {}.format(m))covmean covmean.real
data_size 1 时FID 0
data_size 100 时方差矩阵与协方差矩阵的差值非常小 data_size 1000 时这个差值进一步缩小 data_size 5000 时这个差值又进一步缩小 结论出现负数其实对结果影响不大
