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。

2023年11月21日 · Frechet Inception Distance（简称FID）是一种用于评估生成图像质量的度量标准，专门用于评估生成对抗网络的性能。 FID分数是由Martin Heusel等人在他们2017年的论文《GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium》（https://arxiv.org/abs/1706.08500）中提出和 ...

8月31日，记者从中控（湖北）产业投资有限公司获悉，经过一年半的紧张施工，京山国际网球赛事中心于7月底顺利竣工并投入使用。 作为京山网球特色小镇的核心项目之一，京山网球赛事中心建筑面积26000平方米，建筑高度为27.2米，共5400个坐席。 整个场馆的设计充分考虑运动员舒适度，直通所有区域和运动重要服务设施，更设计有巨大二层平中台，将赛事内部人员流线设置在平台之下，观众流线设置在平台之上，有效防止人流的交叉干扰。 “在国内已建成专业的风雨网 …

2022年1月20日 · 资产中新增 FID 功能，一种新的 Web 特征数据维度，它能够快速定位原先的无特征资产，在发现的资产没有域名、没有证书、没有 logo 等等不利资产收集的情况下，提供一种非常实用的新维度 FID 来聚类相同资产，节省特征提取的时间，快人一步定位到目标。

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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。

fid指标. 评估生成模型（如 生成对抗网络 gan，sd等）生成图像质量的常用指标。它通过比较生成图像和真实图像的特征空间中的分布，来衡量生成图像的质量和多样性。（与传统的均方误差mse等指标不同，fid考虑了图像特征的分布，而不仅仅是像素值的差异）

先说一下什么是FID，FID是图像生成算法的一个常用评价指标，全称为Frechet Inception Distance。 FID的物理含义：让生成图片和训练图片的分布尽量接近。 训练集用来训练，验证集用于每次训练epoch后测试阶段训练效果，测试集用来测试训练好的模型，原则上，这三个 ...

FID是在IS的基础上的改良版。 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。 我们从Inception v3的最后一个层的activation中获取以上的数据。 然后我们基于Fréchet distance： d^2 ( (m, C), (m_w, C_w )) =||m-m_w||^2_2+Trace (C+C_w-2 (CC_w)^ {1/2}) 然后我们希望这个距离越小越好。 以下为来自论文团队 GitHub Repo 的代码（有个人删减）

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