Đánh giá GAN

Deep Learning cho Ảnh với PyTorch

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Tạo ảnh

num_images_to_generate = 9
noise = torch.randn(num_images_to_generate, 16)

with torch.no_grad():
    fake = gen(noise)

print(f"Generated shape: {fake.shape}")

Generated shape: torch.Size([9, 3, 96, 96])

for i in range(num_images_to_generate):

    image_tensor = fake[i, :, :, :]

    image_permuted = image_tensor.permute(1, 2, 0)

    plt.imshow(image_permuted)
    plt.show()

Tạo tensor nhiễu ngẫu nhiên
Truyền nhiễu vào generator
Lặp qua số ảnh
Cắt fake để chọn ảnh thứ i
Hoán vị thứ nguyên ảnh
Vẽ ảnh

Ảnh GAN tạo ra

Mẫu ảnh Pokemon do GAN tạo.

Fréchet Inception Distance

Inception: mô hình phân loại ảnh
Khoảng cách Fréchet: độ đo giữa hai phân phối xác suất
Fréchet Inception Distance (FID):
1. Dùng Inception trích xuất đặc trưng từ mẫu ảnh thật và giả
2. Tính trung bình và hiệp phương sai đặc trưng cho ảnh thật và giả
3. Tính khoảng cách Fréchet giữa hai phân phối chuẩn thật và giả
FID thấp = ảnh giả giống dữ liệu huấn luyện và đa dạng
FID < 10 = tốt

FID trong PyTorch

from torchmetrics.image.fid import \
FrechetInceptionDistance


fid = FrechetInceptionDistance(feature=64)


fid.update(
  (fake * 255).to(torch.uint8), real=False)

fid.update(
  (real * 255).to(torch.uint8), real=True)


fid.compute()

tensor(7.5159)

Import FrechetInceptionDistance
Khởi tạo chỉ số FID
Cập nhật với ảnh giả:
- Nhân 255
- Ép kiểu sang torch.uint8
Tương tự, cập nhật với ảnh thật
Tính giá trị chỉ số

Ayo berlatih!

Deep Learning cho Ảnh với PyTorch