fréchet inception distance FID python代码

Fréchet Inception Distance (FID) 是用于衡量两个图像数据集之间的差异性的一种常用指标。该指标结合了生成模型的拟合能力以及真实数据集的特征分布情况。下面是使用 Python 实现 FID 的代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import os
from scipy import linalg
import pathlib
import urllib
import warnings
import zipfile
import functools
import time
import cv2

# 加载 InceptionV3 模型
def load_model():
  model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False, weights='imagenet')
  return model

# 从 URL 下载文件
def download(url, target_directory):
  filename = url.split('/')[-1]
  filepath = tf.keras.utils.get_file(filename, origin=url, cache_dir=target_directory)
  return filepath

# 解压 ZIP 文件
def extract_zip(zip_path, target_directory):
  with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(target_directory)

# 获取图像特征向量
def get_activations(images, model):
  # 将像素值缩放到 [-1, 1] 的范围内
  images = (images - 127.5) / 127.5
  # 获取特征向量
  activations = model.predict(images)
  return activations

# 计算 FID
def calculate_fid(real_images, fake_images, model):
  # 获取真实图像特征向量
  real_activations = get_activations(real_images, model)
  # 获取生成图像特征向量
  fake_activations = get_activations(fake_images, model)
  # 计算均值和协方差
  mu1, sigma1 = np.mean(real_activations, axis=0), np.cov(real_activations, rowvar=False)
  mu2, sigma2 = np.mean(fake_activations, axis=0), np.cov(fake_activations, rowvar=False)
  # 计算 FID
  diff = mu1 - mu2
  covmean = linalg.sqrtm(sigma1.dot(sigma2))
  if np.iscomplexobj(covmean):
    covmean = covmean.real
  fid = diff.dot(diff) + np.trace(sigma1 + sigma2 - 2.0 * covmean)
  return fid

# 加载 InceptionV3 模型
model = load_model()

# 下载预训练的 InceptionV3 模型权重
url = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5'
target_directory = '/tmp'
weights_file = download(url, target_directory)

# 加载预训练的 InceptionV3 模型权重
model.load_weights(weights_file)

# 加载图像数据集
real_images = []
fake_images = []

# 加载真实图像
real_images_dir = '/path/to/real/images'
for filename in os.listdir(real_images_dir):
  image = cv2.imread(os.path.join(real_images_dir, filename))
  image = cv2.resize(image, (299, 299))
  real_images.append(image)

# 加载生成图像
fake_images_dir = '/path/to/fake/images'
for filename in os.listdir(fake_images_dir):
  image = cv2.imread(os.path.join(fake_images_dir, filename))
  image = cv2.resize(image, (299, 299))
  fake_images.append(image)

# 计算 FID
fid = calculate_fid(np.array(real_images), np.array(fake_images), model)

print('FID:', fid)

需要注意的是，在计算 FID 之前，需要对图像进行预处理，将像素值缩放到 [-1, 1] 的范围内，并将图像缩放到 InceptionV3 模型的输入尺寸（299x299）。另外，由于计算 FID 的过程中需要计算图像的特征向量和协方差矩阵，因此建议使用 GPU 进行计算。