Github项目推荐 | GAN评估指标的Tensorflow简单实现

2019 年 4 月 19 日 AI研习社

GAN_Metrics-Tensorflow

简单的GAN评估指标的Tensorflow实现

  • Inception score

  • Frechet-Inception distance

  • Kernel-Inception distance

Github项目地址:

https://github.com/taki0112/GAN_Metrics-Tensorflow

摘要

Name - 名称 Description - 描述

Performance   score - 评分

Inception score

KL-Divergence between conditional and marginal label   distributions over generated data

KL-散度上条件和边缘标签分布在生成数据上的差异。

Higher is better

评分越高越好

Frechet-Inception distance

Wasserstein-2 distance between multi-variate   Gaussians fitted to data embedded into a feature space

多变量高斯函数之间的Wasserstein-2距离,适用于嵌入到特征空间中的数据。

Lower is better.

评分越低越好

Kernel-Inception distance

Measures the dissimilarity between two probability   distributions Pr and Pg using samples drawn   independently from each distribution

使用独立于每个分布绘制的样本测量两个概率分布Pr和Pg之间的差异。

Lower is better.

评分越低越好


使用

├── real_source     ├── aaa.png    ├── bbb.jpg├── real_target     ├── ccc.png    ├── ddd.jpg├── fake     ├── ccc_fake.png    ├── ddd_fake.jpg├── main.py├── inception_score.py└── frechet_kernel_Inception_distance.py
> pyth main.py


参考

  • Pros and Cons of GAN Evaluation Measures - GAN评价方法的优缺点

  • Inception score

  • Frechet-Inception score

作者

Junho Kim


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