计算指标时，只需要修改--path_real和--path_fake这两个参数就可以。 用这个距离来衡量真实图像和生成图像的相似程度，如果FID值越小，则相似程度越高。最好情况即是FID=0，两个图像相同。 如果FID值越小说明模型效果越好。

关于cifar10数据集biggan的模型参数，需要配套我写的biggan代码使用~

这是FID预训练好的模型，针对coco的文本生成图像定量指标训练好的模型 复现步骤请看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/124751665 CUB-Bird的FID预训练好的模型，请看：https://download.csdn.net/download/air__Heaven/85362542

从磁共振成像系统中读出原始的fid信号，并进行相关K空间，图像处理等

这是FID预训练好的模型，针对CUB-birds的文本生成图像定量指标训练好的模型 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。

有效无偏的FID和初始分数以及在何处找到它们 这是的PyTorch实施，。 请注意，由于分数是使用PyTorch计算的，因此无法直接与从TensorFlow获得的数字进行比较。 抽象的： 在过去的几年中，深度生成模型已经引起了广泛的关注。 但是，到目前为止，评估他们的表现还不够，而且前后不一致。 我们表明，两个常用的评估指标，弗雷谢特起始距离（FID）和起始分数（IS）是有偏差的。 这种偏倚取决于我们用于计算分数的图像数量以及生成器本身，因此很难在模型之间进行客观比较。 这种偏差会导致模型排名发生变化，并且不会因修复而消失 。 因此，我们介绍 和 ，使用评估的两个有效的无偏度量 ，并表明我们可以通过外推法对其进行估算。 我们进一步利用准蒙特卡罗积分作为方差减少方法的一种形式来改进估计。 和 是分别用于FID和IS的简单直接替换，并且使我们能够在不同模型之间进行合理的比较。 最后，我们证

指标 此仓库包含有关IS和FID分数的信息/实现（PyTorch，Tensorflow）。 这是一个方便的工具箱，您可以轻松地将其添加到项目中。 TF实施旨在计算与官方报告中报告的输出完全相同的输出。 讨论/公关/问题非常受欢迎。 用法 将此metrics/文件夹放入您的项目中，并参见下文（Pytorch），以及每个.py的标题注释以供使用。 我们还需要在下载一些文件，有关更多详细信息，请参见 。 TF的实现（几乎与官方相同，只是更改了界面，可以在论文中进行报告） ：初始分数 分数 ：计算统计信息（mu，sigma） Pytorch实施（无法在论文中提供报告，但可以快速浏览） 要求 pytorch，torchvision，scipy，numpy，tqdm 起始分数，当n_split = 10时，对于CIFAR-10火车数据的mean=9.67278, std=0.149

火焰电离检测（FID）分析仪行业调研摘要

Batch_FID_PyTorchPix2Pix 它生成一系列代码行，以计算每个时期的实际样本和测试样本之间的FID

菲德 该存储库适用于我的交互式设计类DIG2500C基础。