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