自己数据集测量FID指标

Question

如何对自己数据集上生成的图像进行FID指标评估，在进行FID评估时.npz文件怎么得到

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要对自己数据集上生成的图像进行FID评估，你需要先安装pytorch-fid库，然后按照以下步骤操作：

1. 将你的数据集转换为.npz文件格式。你可以使用以下代码将图像数据集转换为.npz文件：

import numpy as np
import os
from PIL import Image

def images_to_npz(image_folder, output_file):
    image_files = sorted(os.listdir(image_folder))
    images = []
    for image_file in image_files:
        image = Image.open(os.path.join(image_folder, image_file)).convert('RGB')
        images.append(np.array(image).transpose((2, 0, 1)))
    images = np.stack(images) / 255.0
    np.savez(output_file, images=images)

image_folder = 'your_dataset_folder'
output_file = 'your_dataset.npz'
images_to_npz(image_folder, output_file)

1. 使用pytorch-fid库计算FID分数。首先，确保已经安装了pytorch-fid库，可以使用以下命令安装：

pip install pytorch-fid

然后，使用以下代码计算FID分数：

from pytorch_fid import calculate_fid

real_data_npz = 'your_dataset.npz'
generated_data_npz = 'generated_data.npz'
fid_score = calculate_fid(real_data_npz, generated_data_npz)
print('FID score:', fid_score)

注意：在运行上述代码之前，请确保已将生成的图像数据转换为.npz文件格式，并将其路径替换为generated_data_npz。