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2024-03-09 20:34:40

生成专题2 | 图像生成评价指标FID - 知乎

生成专题2 | 图像生成评价指标FID - 知乎切换模式写文章登录/注册生成专题2 | 图像生成评价指标FID陈亦新文章转自微信公众号：机器学习炼丹术作者：陈亦新（欢迎交流共同进步）联系方式：微信cyx6450166172.1 感性理解2.2 代码实现2.1 感性理解FID是Fréchet Inception Distance。FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。FID的计算器中，我们也是用了inception network网络。inception netowrk其实就是特征提取的网络，最后一层输出图像的类别。不过我们会去除最后的全连接或者池化层，使得我们得到一个2048维度的特征。对于我们已经拥有的真实图片，所有真实图片的提取的向量是服从一个分布的；对于用GAN生成的图片对应的高位向量特征也是服从一个分布的。如果两个分布相同，那么意味着GAN生成图片的真实程度很高。现在，我们如何计算两个分布的距离呢？因为这两个分布是多变量的，包含2048维度的特征，所以我们是计算两个多维变量分布之间的距离。可以使用Wasserstein距离或者Frechet距离。假如一个随机变量服从高斯分布，那么这个分布可以用一个均值和方差来确定。那么两个分布只要均值和方差相同，那么两个分布则相同。我们可以利用均值和方差来计算两个单变量高斯分布之间的距离。这里是多维度的分布，我们可以使用协方差矩阵来衡量多个维度之间的相关性，所以使用均值和协方差矩阵来计算两个高维分布之间的距离。我们下面公式计算FID：FID(x,g)=||\mu_x-\mu_g||^2_2+Tr(\Sigma_x+\Sigma_g-2(\Sigma_x\Sigma_g)^{0.5})公式中，Tr表示矩阵对角线上元素的综合，矩阵论中成为矩阵的迹。x和g表示真实的图片和生成的图片，\mu表示均值，\sigma是协方差矩阵。较低的FID表示两个分布更为接近。下面是使用Numpy实现FID的计算过程：2.2 代码实现# calculate frechet inception distance

def calculate_fid(act1, act2):

# calculate mean and covariance statistics

mu1, sigma1 = act1.mean(axis=0), cov(act1, rowvar=False)

mu2, sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False)

# calculate sum squared difference between means

ssdiff = numpy.sum((mu1 - mu2)**2.0)

# calculate sqrt of product between cov

covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2))

# check and correct imaginary numbers from sqrt

if iscomplexobj(covmean):

covmean = covmean.real

# calculate score

fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0 * covmean)

return fid

# define two collections of activations

act1 = random(10*2048)

act1 = act1.reshape((10,2048))

act2 = random(10*2048)

act2 = act2.reshape((10,2048))

# fid between act1 and act1

fid = calculate_fid(act1, act1)

print('FID (same): %.3f' % fid)

# fid between act1 and act2

fid = calculate_fid(act1, act2)

print('FID (different): %.3f' % fid)发布于 2022-03-02 17:55新闻专题制作专题生成对抗网络（GAN）赞同 5814 条评论分享喜欢收藏申请

氢火焰离子化检测器_百度百科

子化检测器_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心氢火焰离子化检测器播报讨论上传视频检验氢火焰离子化的机器收藏查看我的收藏0有用+10氢火焰离子化检测器简称氢焰检测器，又称火焰离子化检测器（FID： flame ionization detector）。是用于检验氢火焰离子化的机器。中文名氢火焰离子化检测器外文名 flame　ionization detector简称氢焰检测器别称火焰离子化检测器目录1检测器2结构3原理4性能特征5影响因素▪气体流量▪极化电压▪使用温度检测器播报编辑(1) 典型的质量型检测器；(2) 对有机化合物具有很高的灵敏度；(3) 无机气体（如N2、CO2、O2）、水、四氯化碳等含氢少或不含氢的物质灵敏度低或不响应；(4) 氢焰检测器具有结构简单、稳定性好、灵敏度高、响应迅速等特点；(5) 比热导检测器的灵敏度高出近3个数量级，检测下限可达10-12g·g-1。1958年Mewillan和Harley等分别研制成功氢火焰离子化检侧器（FID），它是典型的破坏性、质量型检测器，是以氢气和空气燃烧生成的火焰为能源，当有机化合物进入以氢气和氧气燃烧的火焰，在高温下产生化学电离，电离产生比基流高几个数量级的离子，在高压电场的定向作用下，形成离子流，微弱的离子流（10-12～10-8A）经过高阻（106～1011Ω）放大，成为与进入火焰的有机化合物的量成正比的电信号，因此可以根据信号的大小对有机物进行定量分析。氢火焰检测器由于结构简单、性能优异、稳定可靠、操作方便，所以经过40多年的发展，FID结构无实质性的变化。其主要特点是对几乎所有挥发性的有机化合物均有响应，对所有烃类化合物（碳数≥3）的相对响应值几乎相等，对含杂原子的烃类有机物中的同系物（碳数≥3）的相对响应值也几乎相等。这给化合物的定量带来很大的方便，而且具有灵敏度高（10-13～10-10g/s），基流小（10-14～10-13A），线性范围宽（106～107），死体积小（≤1μL），响应快（1ms），可以和毛细管柱直接联用，对气体流速、压力和温度变化不敏感等优点，所以成为应用最广泛的气相色谱检测器之一。其主要缺点是需要三种气源及其流速控制系统，尤其是对防爆有严格的要求。氢火焰离子化检测器的结构氢火焰离子化检测器（FID）由电离室和放大电路组成，分别如图2-9(a)，(b)所示。 FID的电离室由金属圆筒作外罩，底座中心有喷嘴;喷嘴附近有环状金属圈(极化极，又称发射极)，上端有一个金属圆简(收集极)。两者间加90～300V的直流电压，形成电离电场加速电离的离子。收集极捕集的离子流经放大器的高阻产生信号、放大后输送至数据采集系统；燃烧气、辅助气和色谱柱由底座引入；燃烧气及水蒸气由外罩上方小孔逸出图2-9结构播报编辑(1) 在发射极和收集极之间加有一定的直流电压（100—300V）构成一个外加电场。(2) 氢焰检测器需要用到三种气体：N2 ：载气携带试样组分；H2 ：为燃气；空气：助燃气。使用时需要调整三者的比例关系，检测器灵敏度达到最佳。一般根据分离及分析速度的需要选择载气（氮气）的流量，选择氢气的流量使氢气流量与氮气流量比为1:1到1:1.4。在最佳氢、氮流量比时，检测器的灵敏度高，稳定性好。当空气流量很小时，检测器的灵敏度较低，随着空气流量的提高，检测器的灵敏度提高，但空气流量高于某一数值后，提高空气的流量对检测器的灵敏度已没有明显影响。一般选择空气的流量为氢气流量8倍以上。原理播报编辑(1)当含有机物 CnHm的载气由喷嘴喷出进入火焰时，在C层发生裂解反应产生自由基：CnHm ──→ · CH(2)产生的自由基在D层火焰中与外面扩散进来的激发态原子氧或分子氧发生如下反应：· CH + O ──→CHO+ + e(3)生成的正离子CHO+ 与火焰中大量水分子碰撞而发生分子离子反应：CHO+ + H2O ──→H3O+ + CO(4)化学电离产生的正离子和电子在外加恒定直流电场的作用下分别向两极定向运动而产生微电流（约10-6～10-14A）；(5) 在一定范围内，微电流的大小与进入离子室的被测组分质量成正比，所以氢焰检测器是质量型检测器。(6) 组分在氢焰中的电离效率很低，大约五十万分之一的碳原子被电离。(7)离子电流信号输出到记录仪，得到峰面积与组分质量成正比的色谱流出曲线性能特征播报编辑FID的特点是灵敏度高，比TCD的灵敏度高约1000倍；检出限低，可达到10~12g/s；线性范围宽，可达10~7；FID结构简单，死体积一般小于1uL，响应时间仅为1ms，既可以与填充柱联用，也可以直接与毛细管柱联用；FID对能在火焰中燃烧电离的有机化合物都有响应，可以直接进行定量分析，是应用最为广泛的气相色谱检测器之一。FID的主要缺点是不能检测永久性气体、水、一氧化碳、二氧化碳、氮的氧化物、硫化氢等物质。影响因素播报编辑气体流量包括载气，氢气和空气的流量。1.载气流量一般使用N2作为载气，载气流量的选择主要考虑分离效能。对于一定的色谱柱和试样，要找到一个最佳的载气流速，使得柱的分离效果最好。2.氢气流量氢气流量与载气流量的比值影响氢火焰的温度以及火焰当中的电离过程。火焰温度太低，组分分子电离数目低，产生电流信号就小，灵敏度就低。氢气流量低，不但灵敏度低，而且易熄火。氢气流量高，火噪声就大。故氢气流量必须保持足够。当氮气作为载气时，一般氢气与氮气流量比值是1:1~1:1.5,在最佳比值时，不但灵敏度高，而且稳定性好。3.空气流量空气是助燃气，并且为生成CHO+提供氧气。空气流量在一定范围里对响应值有影响。当空气流量较小时，对响应值影响比较大。流量很小时，灵敏度较低。空气流量高于某一数值时（例如400mL/min）,此时对于响应值几乎没有影响。一般氢气与空气流量的比值为1:104.气体中存在机械杂质或载气含有微量有机杂质时，对于基线的稳定性影响较大。因此要保证管路的干净并且使用高纯度载气。极化电压正常极化电压选择在100～300V范围内。使用温度与热导检测器不同，氢焰检测器的温度不是主要影响因素，从80~200摄氏度，灵敏度几乎相同，在80摄氏度以下，灵敏度显著下降，这是由于水蒸气冷凝造成的。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

FID图像质量评估指标_fid指标-CSDN博客

FID图像质量评估指标

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FID（Fréchet Inception Distance）

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 分数常被用于评估由生成对抗网络（GAN）生成的图像的质量，较低的分数与较高质量的图像有很高的相关性。

在 python 环境下实现 Frechet Inception 距离（FID）首先，我们可以尝试用这个函数来计算一些人造特征向量的 Inception 分数。 act1 = random(20480) act1 = act1.reshape((10, 2048)) act2 = random(20480) act2 = act2.reshape((10, 2048)) 然后，通过FID函数对人造向量进行对应匹配分数的计算。完整示例

import numpy

from numpy import cov

from numpy import trace

from numpy import iscomplexobj

from numpy.random import random

from scipy.linalg import sqrtm

def calculate_fid(act1, act2):

# calculate mean and covariance statistics

mu1, sigma1 = act1.mean(axis= 0), cov(act1, rowvar= False)

mu2, sigma2 = act2.mean(axis= 0), cov(act2, rowvar= False)

# calculate sum squared difference between means

ssdiff = numpy.sum((mu1 - mu2)* 2.0)

# calculate sqrt of product between cov

covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2))

# check and correct imaginary numbers from sqrt

if iscomplexobj(covmean):

covmean = covmean.real

# calculate score

fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0*covmean)

return fid

act1 = random(20480)

act1 = act1.reshape((10, 2048))

act2 = random(20480)

act2 = act2.reshape((10, 2048))

fid = calculate_fid(act1, act1)

print( 'FID (same): %.3f'% fid)

fid = calculate_fid(act1, act2)

print( 'FID (different): %.3f'% fid)

「mu_1」和「mu_2」指的是真实图像和生成图像的特征均值（例如，2,048 维的元素向量，其中每个元素都是在图像中观察到的平均特征）。

C_1 和 C_2 是真实图像的和生成图像的特征向量的协方差矩阵，通常被称为 sigma。

|| mu_1-mu_2 ||^2 代表两个平均向量差的平方和。Tr 指的是被称为「迹」的线性代数运算（即方阵主对角线上的元素之和）。

sqrt 是方阵的平方根，由两个协方差矩阵之间的乘积给出。

运行这段代码示例，首先会显示出激活函数值「act1」和它自己之间的 FID 分数，正如我们所预想的那样，该值为 0.0 （注：该分数的符号可以忽略）同样，正如我们所预料的，两组随机激活函数值之间的距离是一个很大的数字，在本例中为 323.325。

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FID图像质量评估指标

FID（Fréchet Inception Distance）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 分数常被用于评估由生成对抗网络（GAN）生成的图像的质量，较低的分数与较高质量的图像有很高的相关性。在 python

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专栏目录

深度学习，FID指标计算

04-14

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。

fid_FID评分图_FID评价指标_fid评价_FID评价指标_gan网络fid指标_

10-01

fid评价指标，衡量GAN网络的一个指标：生成图片的质量（清晰度）和多样性。

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【生成模型评估指标-FID】FID指标的公式、定义以及pytorch实现方法

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08-14

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FID（Fréchet Inception Distance）

是用来计算真实图像与生成图像的特征向量间距离的一种度量。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。

实际计算：

参考链接：https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-frechet-inception-distance-fid-from-scratch/

# example of calculating the frechet inceptio

【最新最近】详细介绍图像修复评价指标MaPSNR、DISTS、FQeIQA、L0SSIM、LPIPSvgg、FID

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近五年最新的图像修复评价指标MaPSNR、DISTS、FQeIQA、L0SSIM、LPIPSvgg、FID

包含计算公式、文章出处、详细介绍

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图像质量评价指标FID、LPIPS、NIQE及其代码

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GAN的量化评估方法——IS和FID，及其pytorch代码_如何使用fid指标评估gan的代码-CSDN博客

GAN的量化评估方法——IS和FID，及其pytorch代码

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GAN的量化评估方法

ISIS简介IS代码

FIDFID简介FID代码

IS基于谷歌的Inception Net-V3，输入是图像，输出是1000维的向量，输出响亮的每个维度，代表着对应的属于某一类的概率。 IS用来衡量GAN网络的两个指标：

生成图片的质量多样性

IS简介

定义：推导出上式的意义：

对于单一的生成图像，Inceptoin输出的概率分布应该尽量小，越小说明生成图像越可能属于某个类别，图像的质量越高。对于生成器生成一批图像而言，Inception输出的平均概率分布熵值应该尽量大，代表着生成器生成的多样性。

IS代码

参考代码：https://github.com/xml94/open/blob/master/compute_IS_for_GAN 本着能不动手就不动手的原则，试了试上面的代码。但是这个需要自己写dataloader函数，还要与代码中匹配，我试了半天也没有成功，所以就自己参考这个写了一个。只需要把要测试的图片的路径放入path即可：于此对应的datakoader函数见下面。

from datasets import *

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

import torch

import torchvision.transforms as transforms

from torch.utils.data import DataLoader

from torch.autograd import Variable

from torch.nn import functional as F

import torch.utils.data

from scipy.stats import entropy

from torchvision.models.inception import inception_v3

path = '/'

count = 0

for root,dirs,files in os.walk(path): #遍历统计

for each in files:

count += 1 #统计文件夹下文件个数

print(count)

batch_size = 64

transforms_ = [

transforms.Resize((256, 256), Image.BICUBIC),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),

]

val_dataloader = DataLoader(

ISImageDataset(path, transforms_=transforms_),

batch_size = batch_size,

)

cuda = True if torch.cuda.is_available() else False

print('cuda: ',cuda)

tensor = torch.cuda.FloatTensor

inception_model = inception_v3(pretrained=True, transform_input=False).cuda()

inception_model.eval()

up = nn.Upsample(size=(299, 299), mode='bilinear', align_corners=False).cuda()

def get_pred(x):

if True:

x = up(x)

x = inception_model(x)

return F.softmax(x, dim=1).data.cpu().numpy()

print('Computing predictions using inception v3 model')

preds = np.zeros((count, 1000))

for i, data in enumerate(val_dataloader):

data = data.type(tensor)

batch_size_i = data.size()[0]

preds[i * batch_size:i * batch_size + batch_size_i] = get_pred(data)

print('Computing KL Divergence')

split_scores = []

splits=10

N = count

for k in range(splits):

part = preds[k * (N // splits): (k + 1) * (N // splits), :] # split the whole data into several parts

py = np.mean(part, axis=0) # marginal probability

scores = []

for i in range(part.shape[0]):

pyx = part[i, :] # conditional probability

scores.append(entropy(pyx, py)) # compute divergence

split_scores.append(np.exp(np.mean(scores)))

mean, std = np.mean(split_scores), np.std(split_scores)

print('IS is %.4f' % mean)

print('The std is %.4f' % std)

dataloader结构体：

import glob

import random

import os

import numpy as np

from torch.utils.data import Dataset

from PIL import Image

import torchvision.transforms as transforms

class ISImageDataset(Dataset):

def __init__(self, root, transforms_=None):

self.transform = transforms.Compose(transforms_)

self.files = sorted(glob.glob(os.path.join(root) + "/*.jpg"))

def __getitem__(self, index):

img = Image.open(self.files[index % len(self.files)]).convert('RGB')

item_image = self.transform(img)

return item_image

def __len__(self):

return len(self.files)

将结构体放在为：dataset.py中，IS代码中将其import进来。最终会输出两个值，一个是IS，一个是std。

但是听说：

由于 Inception V3 是在 ImageNet 上训练的，用 Inception V3 时，应该保证生成模型也在 ImageNet上训练并生成 ImageNet 相似的图片，而不是把什么生成模型生成的图片（卧室，花，人脸）都往 Inception V3中套，那种做法没有任何意义。不能在一个数据集上训练分类模型，用来评估另一个数据集上训练的生成模型

FID

FID分数是在IS基础上改进的，同样基于Inception Net-V3，它删除了模型原本的输出层，于是输出层变成了最后一层池化层，输出是2048维向量，因此每个图像都被预测为2048个特征。

FID简介

Frechet Inception 距离得分（Frechet Inception Distance score，FID）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。假如一个随机变量服从高斯分布，这个分布可以用一个均值和方差来确定。那么两个分布只要均值和方差相同，则两个分布相同。我们就利用这个均值和方差来计算这两个单变量高斯分布之间的距离。但我们这里是多维的分布，我们知道协方差矩阵可以用来衡量两个维度之间的相关性。所以，我们使用均值和协方差矩阵来计算两个分布之间的距离。

FID越小代表着生成分布和真实图片之间越接近。

FID代码

可以通过pip之间安装：

pip install pytorch-fid

配置要求如下：

python3 pytorch torchvision pillow numpy scipy

使用非常的简单：

python -m pytorch_fid path/to/dataset1 path/to/dataset2

把生成图片的路径和真实图片的路径放进去即可，和顺序无关。也可以选择与–dims N标志一起使用的特征维数，其中N是特征的维数。

64: first max pooling features 192: second max pooling featurs 768: pre-aux classifier features 2048: final average pooling features (this is the default)

比如：

python -m pytorch_fid path/to/dataset1 path/to/dataset2 --dims 2048

一般都是使用默认的2048 FID参考链接：官方github

推荐博客：推荐英文的：英文

一般的评价图像质量的指标还有SSIM和PSNR，可以参看SSIM和PSNR

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GAN的量化评估方法——IS和FID，及其pytorch代码

GAN的量化评估方法ISIS简介IS代码FIDFID简介FID代码ISIS基于谷歌的Inception Net-V3，输入是图像，输出是1000维的向量，输出响亮的每个维度，代表着对应的属于某一类的概率。IS用来衡量GAN网络的两个指标：生成图片的质量多样性IS简介定义：推导出上式的意义：对于单一的生成图像，Inceptoin输出的概率分布应该尽量小，越小说明生成图像越可能属于某个类别，图像的质量越高。对于生成器生成一批图像而言，Inception输出的平均概率分布熵值应该尽量

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专栏目录

GAN网络生成MNIST手写数字Pytorch代码

11-22

# GAN网络生成MNIST手写数字Pytorch代码数据集链接在压缩包里，通过百度网盘下载。

pytorch-fid：使用PyTorch计算FID分数

02-04

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

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pytorch-FID计算

01-31

图像生成模型评估指标FID计算代码

pytorch版本的FID计算代码

（使用Inception Net-V3全连接前的2048维向量作为图片的feature）

FID作为评估GAN网络生成图像质量的一种措施。这里的FID是什么英文的缩写，有什么特点？

【生成模型评估指标-FID】FID指标的公式、定义以及pytorch实现方法_生成模型fid-CSDN博客

【生成模型评估指标-FID】FID指标的公式、定义以及pytorch实现方法

Casia_Dominic

已于 2024-01-28 21:17:35 修改

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pytorch

人工智能

python

生成对抗网络

深度学习

vscode

于 2024-01-28 21:17:00 首次发布

原文链接：https://blog.csdn.net/aaatomaaa/article/details/129744348

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什么是FID公式计算步骤pytorch_fid工具使用注意：

什么是FID

FID（Fréchet Inception Distance）是一种用于评估生成模型和真实数据分布之间差异的指标。它是由Martin Heusel等人在2017年提出的，是目前广泛使用的评估指标之一。 FID是通过计算两个分布之间的Fréchet距离来衡量生成模型和真实数据分布之间的差异。Fréchet距离是一种度量两个分布之间距离的方法，它考虑到了两个分布的均值和协方差矩阵，可以更好地描述两个分布之间的差异。在计算FID时，首先从真实数据分布和生成模型中分别抽取一组样本，然后使用预训练的Inception网络从这些样本中提取特征向量。接下来，计算两个分布的均值和协方差矩阵，并计算它们之间的Fréchet距离，得到FID值。FID值越小，表示生成模型生成的图像越接近于真实数据分布。 FID作为一种评估指标，被广泛用于生成模型的训练和评估中。它可以帮助我们更准确地评估生成模型的质量，并选择更好的生成模型。同时，FID也是一种客观的评估指标，可以避免人为主观因素对评估结果的影响。

公式

FID^2 = ||\mu_1 - \mu_2||^2 + Tr(\Sigma_1 + \Sigma_2 - 2(\Sigma_1\Sigma_2)^{1/2})$ 其中，\mu1和\mu2分别代表真实数据分布和生成模型的均值向量，\Sigma1和\Sigma2分别代表真实数据和生成模型的协方差矩阵，T_r代表矩阵的迹，||·||代表矩阵的二范数。

公式中的FID^2代表真实数据分布和生成模型之间的Fréchet距离的平方。通过计算两个分布的均值协方差矩阵，并计算它们之间的Fréchet距离，可以得到FID值。FID值越小，表示生成的图像越接近真实数据分布。

需要注意的是，计算FID需要使用预训练的Inception网络从图像中提取特征向量，因此计算FID的过程需要先加载预训练的Inception网络。

国外一篇讲解的挺好，而且也有实现代码： FID讲解与实现

计算步骤

FID（Fréchet Inception Distance）分数的计算过程主要包括以下几个步骤：

从真实数据分布和生成模型中分别抽取一组样本。使用预训练的Inception网络从这些样本中提取特征向量。计算两个分布的均值向量和协方差矩阵。计算两个分布之间的Fréchet距离。得到FID分数。具体来说，对于步骤1，可以从真实数据分布和生成模型中分别抽取一组大小相同的样本，通常建议抽取的样本数应该在5000到50000之间。对于步骤2，可以使用预训练的Inception网络从样本中提取特征向量，通常选择Inception-v3网络的倒数第二层特征作为特征向量。

pytorch_fid工具使用

在PyTorch中，可以使用pytorch_fid库来实现计算FID的功能。下面是使用pytorch_fid库计算FID的基本步骤：

安装pytorch_fid库：可以使用pip install pytorch-fid命令来安装pytorch_fid库。准备真实数据分布和生成模型的图像数据：需要将真实数据分布和生成模型的图像数据分别保存在两个文件夹中。加载预训练的Inception-v3模型：可以使用pytorch_fid.inception模块中的inception_v3模型来加载预训练的Inception-v3模型。计算真实数据分布和生成模型的均值向量和协方差矩阵：可以使用pytorch_fid.fid_score模块中的calculate_frechet_distance函数来计算两个分布之间的FID距离值。

下面是使用pytorch_fid库计算FID的基本代码示例：

import torch

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

from pytorch_fid import fid_score

# 准备真实数据分布和生成模型的图像数据

real_images_folder = '/path/to/real/images/folder'

generated_images_folder = '/path/to/generated/images/folder'

# 加载预训练的Inception-v3模型

inception_model = torchvision.models.inception_v3(pretrained=True)

# 定义图像变换

transform = transforms.Compose([

transforms.Resize(299),

transforms.CenterCrop(299),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])

])

# 计算FID距离值

fid_value = fid_score.calculate_fid_given_paths([real_images_folder, generated_images_folder],

inception_model,

transform=transform)

print('FID value:', fid_value)

注意：

pytorch_fid版本不同，使用方式不同，需要注意一下。两个文件夹里面图片数量需要一样，大小尽量也一样，名字最好对应，这样才会将对应图片进行计算。

注意：评论区很多人因为scipy版本问题导致了一些问题，自己运行的时候需要注意一下版本问题。

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【生成模型评估指标-FID】FID指标的公式、定义以及pytorch实现方法

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深度学习，FID指标计算

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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。

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图像生成 FID 分数计算 python 实现

Joselynzhao

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FID（Fréchet Inception Distance）

是用来计算真实图像与生成图像的特征向量间距离的一种度量。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。

实际计算：

参考链接：https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-frechet-inception-distance-fid-from-scratch/

# example of calculating the frechet inceptio

如何快速计算生成模型的FID、IS、sFID、Precision、Recall等关键评价指标？

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PyTorch的模型评估指标

火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。

如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。这类似于的指标库。

用法

pip install --upgrade torch-metrics

from torch_metrics import Accuracy

## define metric ##

metric = Accuracy ( from_logits = False )

y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ])

y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ])

print ( metric ( y_pred , y_true ))

## define metri

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Inception Score (IS) 与 Fréchet Inception Distance (FID) - 知乎

Inception Score (IS) 与 Fréchet Inception Distance (FID) - 知乎首发于计算机视觉切换模式写文章登录/注册Inception Score (IS) 与 Fréchet Inception Distance (FID)柠檬鱼Inception Score原理计算Inception Score需要用到Google的预训练的Inception-V3网络，这个网络最初是在ImageNet上做图像分类的，输入一个图片，输出一个1000维的tensor代表输出类别。Inception Score从两个方面评价GAN生成的图片的质量：清晰度：单看一张图片，把它输入到Inception V3中，得到输出1000维的张量y。对于一个清晰的图片，它属于某一类的概率应该非常大，而属于其它类的概率应该很小。即 p(y|x) 的熵应该很小（因为熵代表了混乱度，分布的确定性越高，熵越低）。多样性：从所有的图片的角度考虑，在生成的一堆图片中，如果这些图片是十分具有多样性的，那么应该是每个类别的数目是差不多一样的，也就是说 p(y) 的熵应该很大。所以说我们要最小化 p(y|x) ，最大化 p(y) ，也就是要让这两个概率分布的差距越大越好。说到横梁两个概率分布的距离的方式，那就是KL散度（Kullback–Leibler divergence）了：D_{KL}(P, Q)=\mathbb{E}_{x\sim P}[log\frac{P(x)}{Q(x)}]=\mathbb{E}_{x\sim P}[log(P(x))-log(Q(x))]\\ 所以IS的公式就是这样：\mathbf{I S}(G)=\exp \left(\mathbb{E}_{\mathbf{x} \sim p_{g}} D_{K L}(p(y \mid \mathbf{x}) \| p(y))\right)\\ 其实就是求 p(y|x) 和 p(y) 的KL散度而已，加个exp也不改变他的单调性。局限性虽然IS是GAN中使用最多的一种评价标准，但是这个计算方法本身就存在一些问题。Inception Score 对神经网络内部权重十分敏感。不同框架预训练的网络达到同样的分类精度，但由于其内部权重微小的不同，导致了 Inception Score 很大的变化，在 ImageNet 上，Inception V3 Torch 和 Inception V3 Keras 算出的 IS 相差 3.5%通常计算 Inception Score 时，会生成 50000 个图片，然后把它分成 10 份，每份 5000 个，分别代入公式 (2) 计算 10 次 Inception Score，再计算均值和方差，作为最终的衡量指标（均值±方差）。但是 5000 个样本往往不足以得到准确的边缘分布p(y)，尤其是像 ImageNet 这种包含 1000 个类的数据集；如果某一个物体的类别本身就比较模糊，在几种类别会得到相近的分数，或者这个物体类别在ImageNet中不存在，那么p(y|x)的概率密度就不再是一个尖锐的分布；如果生成模型在每类上都生成了 50 个图片，那么生成的图片的类别边缘分布是严格均匀分布的，按照 Inception Score 的假设，这种模型不存在 mode collapse，但是，如果各类中的50个图片，都是一模一样的，仍然是 mode collapse。Inception Score 无法检测这种情况。不能判别出网络是否过拟合。如果神经网络记住了所有的训练集图片，然后随机输出，那么它会得到一个很高的 Inception Score，但这明显不是我们希望的。Fréchet Inception Distance原理Inception Score计算时只考虑了生成样本，没有考虑真实数据，即 IS 无法反映真实数据和样本之间的距离，IS 判断数据真实性的依据，源于 Inception V3 的训练集 ------ ImageNet，在 Inception V3 的“世界观”下，凡是不像 ImageNet 的数据，都是不真实的，都不能保证输出一个 sharp 的 predition distribution。所以，要想更好地评价生成网络，就要使用更加有效的方法计算真实分布与生成样本之间的距离。FID正是衡量了生成样本与真实世界样本之间的距离。我们令p(\cdot),p_w(\cdot)分别代表GAN生成数据的概率分布和来自"real-world"的概率分布，m,C分别为p(\cdot)的均值和协方差，m_w,C_w分别为p_w(\cdot)的均值和协方差。这次从Inception v3的最后一个层的activation feature map上获取以上的数据。然后这样计算FID：d^2((m, C), (m_w, C_w )) =||m-m_w||^2_2+Trace(C+C_w-2(CC_w)^{1/2})\\与IS不同，这个距离当然是越小越好。参考编辑于 2021-12-06 13:31生成对抗网络（GAN）FID赞同 68添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录计算

学习GAN模型量化评价，先从掌握FID开始吧 | 机器之心

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# calculate mean and covariance statistics

mu1, sigma1 = act1.mean(axis=0), cov(act1, rowvar=False)

mu2, sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False)

# calculate sum squared difference between means

ssdiff = numpy.sum((mu1 - mu2)*2.0)

# calculate sqrt of product between cov

covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2))

# check and correct imaginary numbers from sqrt

if iscomplexobj(covmean):

covmean = covmean.real

# calculate score

fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0 covmean)

return fid

接下来，我们可以测试这个函数来计算一些人造特征向量的 Inception 分数。特征向量可能包含小的正值，长度为 2,048 个元素。我们可以用包含小随机数的特征向量构建两组图像（每组 10 幅），如下所示：act1 = random(102048)

act1 = act1.reshape((10,2048))

act2 = random(102048)

act2 = act2.reshape((10,2048))

一个测试是计算一组激活与其自身之间的 FID，我们期望分数为 0.0。然后计算两组随机激活之间的距离，我们期望它们是一个很大的数字。fid = calculate_fid(act1, act1)

print('FID (same): %.3f' % fid)

fid = calculate_fid(act1, act2)

print('FID (different): %.3f' % fid)

将所有这些结合在一起，完整的示例如下：import numpy

from numpy import cov

from numpy import trace

from numpy import iscomplexobj

from numpy.random import random

from scipy.linalg import sqrtm

def calculate_fid(act1, act2):

# calculate mean and covariance statistics

mu1, sigma1 = act1.mean(axis=0), cov(act1, rowvar=False)

mu2, sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False)

# calculate sum squared difference between means

ssdiff = numpy.sum((mu1 - mu2)*2.0)

# calculate sqrt of product between cov

covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2))

# check and correct imaginary numbers from sqrt

if iscomplexobj(covmean):

covmean = covmean.real

# calculate score

fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0 covmean)

return fid

act1 = random(102048)

act1 = act1.reshape((10,2048))

act2 = random(102048)

act2 = act2.reshape((10,2048))

fid = calculate_fid(act1, act1)

print('FID (same): %.3f' % fid)

fid = calculate_fid(act1, act2)

print('FID (different): %.3f' % fid)

运行这段代码示例，首先会显示出激活函数值「act1」和它自己之间的 FID 分数，正如我们所预想的那样，该值为 0.0（注：该分数的符号可以忽略）同样，正如我们所预料的，两组随机激活函数值之间的距离是一个很大的数字，在本例中为 358FID (same): -0.000

FID (different): 358.927

原文链接：https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-frechet-inception-distance-fid-from-scratch/工程GANFID4推荐文章NeurIPS 今年共收录1900篇论文，我该怎么阅读？AMiner学术头条4ArXiv Weekly Radiostation：本周NLP、CV、ML精选论文30篇（3.1-3.7）Radiostation一文介绍机器学习中基本的数学符号黄小天4登录后评论暂无评论~返回顶部关于我们服务条款全球人工智能信息服务友情链接:Synced Global机器之心 Medium 博客PaperWeekly动脉网艾耕科技©2024 机器之心（北京）科技有限公司京ICP备2021005318号-1识别二维码，立即订阅智能战疫日报众智成城，共克时艰加入「智能战疫联合行动」您/贵司在疫情中面临哪些困难与诉求您/贵司在疫情中可为其他企业提供哪类帮助您/贵司有哪些抗疫动作或故事希望与大家分享您/贵司希望如何参与抗疫行动前

火焰离子化检测器 (FID)，十分常用的气相色谱检测器 | Agilent

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气相色谱火焰离子化检测器 (FID)

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火焰离子化检测器 (FID) 因其可靠性、通用性和易用性而成为气相色谱中使用极为广泛的检测器。该检测器能够对几乎任何有机化合物有响应，而对常见的载气产生很少或不产生信号。Agilent Intuvo 9000、8890、8860 和 7890 气相色谱系统上使用的自动调节检测范围 FID 能够在单次进样中实现 ppb 级到百分级的检测和定量分析。快速的数据采集速率可轻松适应快速气相色谱应用。

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VOC在线检测FID和PID区别？ - 知乎

VOC在线检测FID和PID区别？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册自动控制控制算法PID Controller PID控制VOC在线检测FID和PID区别？关注者8被浏览23,631关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享5 个回答默认排序天禹智控已认证账号关注光离子化检测器（简称 PID）和火焰离子化检测器（简称 FID）是对低浓度气体和有机蒸汽具有很好灵敏度的检测器，优化的配置可以检测不同的气体和有机蒸汽。这两种技术都能检测到 ppm 水平的浓度，但是它们所采用的是不同的检测方法。每种检测技术都有它的优点和不足，针对特殊的应用就要选用最适合的检测技术来检测。总的来说，PID 体积小巧、重量轻、使用简单，因此它具有很好的便携性能。一. PID 控制原理和 FID 控制原理不同PID 是采用一个紫外灯来离子化样品气体，从而检测其浓度。当样品分子吸收到高紫外线能量时，分子被电离成带正负电荷的离子，这些离子被电荷传感器感受到，形成电流信号。紫外线电离的只是小部分 VOC 分子，因此在电离后它们还能结合成完整的分子，以便对样品做进一步的分析。FID 是采用氢火焰的办法将样品气体进行电离，这些电离的离子可以很容易地被电极检测到，这些样气被完全烧尽。因此 FID 的检测对样品是有破坏性的，检测完毕后排出的样品是不能再用来做进一步分析。二. PID 对 FID 对不同气体的灵敏度排列不同PID：芳香族化合物和碘化物>石蜡、酮、醚、胺、硫化物>酯、醛、醇、脂肪>卤化脂、乙烷>甲烷（无响应）。FID：芳香族化合物和长链化合物>短链化合物（甲烷等）>氯、溴和碘及其化合物。因此在同样的气流情况下，我们同时用 PID 和 FID 来检测会得到不同的数据。总的来讲，PID 是对官能团的响应，FID 是对碳链的响应。只有像丙烷、异丁烯、丙酮这样的分子，PID 和 FID 对它们的响应灵敏度十分相近，另外，使用不同的 PID 灯还会有不同的灵敏度。例如丁醇在 9.8、10.6 和 11.6eV 的灯下灵敏度分别为 1、15、50。此外，多数现场使用的便携式 FID 有一个火焰隔绝装置，控制火焰，使传感器具有防爆性能。当有大分子缓慢扩散到 FID 的传感器时往往补偿了响应的不足，而 PID 可通过选择不同能量的灯来避免一些化合物的干扰，或者选择最高能量的灯来检测最广谱的化合物，因此可以说 FID 与 PID 相比是一个更广谱的检测器它没有任何选择性。三. 标定气体及测量限值不同FID 常用甲烷来标定，但是 PID 对甲烷没有任何的响应，需要有一个 12.6eV 的紫外光源才能将甲烷离子化，目前 PID 是不能做到的。因此 FID 是检测天然气（主要由甲烷组成）的有力武器。另一方面，PID 能很好地检测垃圾填埋场的有毒 VOC，如果用 FID 来检测垃圾填埋场的 VOC，那么现场的甲烷气体会对 FID产生极大的干扰。FID 能检测 1-50000ppm；PID 能检测 1ppb-4000ppm 或 0.1ppm-10000ppm 的 VOC，PID 可以检测更低浓度的 VOC，在高浓度 (>1000ppm) 情况下，FID 有更好的线性。一般情况，湿度对 FID 没有任何影响，因为火焰能将湿度清除，除非有水直接进入传感器中。PID 在高湿度情况下会降低响应，通过对传感器的清理和维护可以避免因湿度产生的滞后响应。PID 能在像氮气或氩气的惰性气体环境中直接检测 VOC，响应不会随惰性气体浓度的变化有任何的影响。FID 的工作原理要求有固定浓度的氧气存在，便携式 FID 的氧气来源通常是来自样品气体。因此，如果要测量一个管道或容器内的稳定气体时，FID 就要采用周围的氧气来稀释样品后才能成功检测。 PID 往往比 FID 体积小，重量轻，结构简单。FID 还要求配备氢气瓶，在运输和使用过程中带来了一定的安全隐患。而 PID 在重污染区域内使用需要我们对灯和传感器进行清洁。四. PID和FID性能对照表发布于 2022-08-16 09:08赞同 1添加评论分享收藏喜欢收起东日瀛能检测仪关注有机挥发物TVOC快检利器：电化学（EC）、光离子化（PID）气体传感器1、什么是VOC？VOC是挥发性有机化合物(volatile organic compounds）的英文缩写，是在室温以气态分子的形态排放到空气中的所有有机化合物的总称。VOC 所涵盖的有机物种类繁多而且其组成成分多样，主要有：氯化物、苯类化合物、氟利昂化合物、有机醇、有机酮、有机醚、有机醛、有机酯、有机胺、有机酸以及石油烃化合物等。VOC及所形成的二次污染物不仅本身具有较强毒性对人们的健康带来负面影响，而且VOC作为臭氧和PM2.5的前体也影响着大气质量，是复合型空气污染的主要“贡献者“之一。2、VOC的检测方法检测VOC常见的方法有EC、PID检测、GC-FID及GC-MS检测，其中GC-FID和GC-MS价格昂贵，且体积大。其中EC、PID传感器体积小、价格低廉、工作条件简单、能耗低，更适合作为便携式检测器。VOC检测方法参数GC-MSGC-FIDPIDEC使用方式氦气瓶氮气瓶、氢气瓶、空气瓶在线固定式、便携式在线固定式、便携式重量非常重较重很轻很轻尺寸体积非常大体积较大很小很小检测范围（ppm）更宽0-500000-100000-10000数据线性全范围线性较好全范围线性较好低浓度线性良好低浓度线性良好选择性无选择性无选择性低能量灯增加选择性选择性高检测气体VOC气体VOC气体VOC气体、某些无机气体VOC气体（测不了苯系物）样品破坏检测破坏检测无损检测可回收被氧化或还原操作使用极为复杂较为复杂简便简洁简便简洁检测费用极其高高较低低检测速度极其慢慢极快较快对于仪器分析的小伙伴，可能对GC-FID（氢火焰离子化检测器）与GC-MS（气质联用仪）使用更清楚，我们今天重点讲一下EC（电化学检测器）与PID（光离子化检测器）。3、什么是EC？电化学气体传感器（Electrochemical gas sensor)是把测量对象气体在电极处氧化或还原而测电流，得出对象气体浓度的探测器。气体通过多孔膜背面扩散入传感器的工作电极，在此气体被氧化或还原，这种电化学反应引起流经外部线路的电流。除测量外，还要放大和进行其它信号加工；外线路维持经过传感器的电压和一个二电极反向参考传感器的电压。在反向电极产生一相反的反应。这样，如工作电极是氧化，则相反电极就是还原。4、什么是PID？光离子化气体传感器（Photo Ionization Detector）由紫外光源和气室构成。PID 中激发待测气体离子化的源头就是电离室中的紫外灯，被测气体到达气室后，被紫外灯发射的紫外光电离产生电荷流，气体浓度和电荷流的大小正相关，测量电荷流即可测得气体浓度。紫外发光原理与日光灯管相同，只是频率高，能量大。PID工作原理:1、在真空玻璃腔内充入高纯稀有气体例如惰性气体。2、用可透紫外光的窗口将玻璃腔体密封。3、外加电磁场进行激发。4、在外加电磁场的作用下，被电离气体产生电流，进而被检测到。5、检测仪器东日瀛能SK/MIC-600-TVOC-Y 固定式TVOC浓度检测仪、SK/MIC-800-TVOC-Y便携式TVOC浓度检测仪以及SK-500-TVOC-Y TVOC传感器模组采用EC电化学或者PID光离子化原理的进口传感器，抗中毒，高稳定性高精度，可实时在线监测其浓度，固定式与便携式TVOC浓度检测仪自带显示与声光报警。固定式自带4-20MA、RS485以及开关量输出，可定制无线传输数据，高低报警值自由设置，当气体浓度超标时，自动发出85dB以上的报警声响，联动排气扇等设备，做出相应的防护动作。精度高、稳定性强、误差率低；配备工业级铝合金防护外壳，坚固耐用。（东日瀛能 SK/MIC-600-TVOC-Y 固定式TVOC浓度检测仪）（东日瀛能 SK/MIC-800-TVOC-Y 便携式TVOC浓度检测仪）（东日瀛能 SK-500-TVOC-Y TVOC气体传感器模组）发布于 2022-07-11 17:46赞同添加评论分享收藏喜欢

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