用Python计算FID、KID、PSNR和SSIM

在计算机视觉领域中，我们经常需要评估生成模型的性能。其中，FID (Fréchet Inception Distance)、KID (Kernel Inception Distance)、PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 和 SSIM (Structural Similarity Index) 是常用的评估指标之一。本文将通过Python代码示例介绍如何使用这些指标来评估生成模型的质量。

Fréchet Inception Distance (FID)

FID是一种用于评估生成模型的质量的指标，它衡量生成图像与真实图像之间的距离。具体来说，FID使用Inception V3模型提取真实图像和生成图像的特征向量，并计算它们之间的Fréchet距离。Fréchet距离考虑了特征向量的均值和协方差，因此可以更好地捕捉到两个分布之间的差异。

以下是使用Python计算FID的示例代码：

import numpy as np
from scipy.linalg import sqrtm
from skimage.transform import resize
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input
from keras.models import Model

def calculate_fid(real_images, generated_images):
    # 加载Inception V3模型
    inception = InceptionV3(include_top=False, pooling='avg')
    # 预处理图像
    real_images = preprocess_input(real_images)
    generated_images = preprocess_input(generated_images)
    # 提取真实图像和生成图像的特征向量
    real_features = inception.predict(real_images)
    generated_features = inception.predict(generated_images)
    # 计算特征向量的均值和协方差
    real_mean, real_cov = np.mean(real_features, axis=0), np.cov(real_features, rowvar=False)
    generated_mean, generated_cov = np.mean(generated_features, axis=0), np.cov(generated_features, rowvar=False)
    # 计算Fréchet距离
    sqrt_trace_cov = sqrtm(np.dot(real_cov, generated_cov))
    fid = np.linalg.norm(real_mean - generated_mean) + np.trace(real_cov + generated_cov - 2 * sqrt_trace_cov)
    return fid

# 示例用法
real_images = np.random.rand(100, 299, 299, 3)  # 100张真实图像
generated_images = np.random.rand(100, 299, 299, 3)  # 100张生成图像
fid = calculate_fid(real_images, generated_images)
print("FID:", fid)

Kernel Inception Distance (KID)

KID是另一种用于评估生成模型的指标，它与FID类似，但使用了核方法来计算特征向量之间的距离。KID通过将特征向量映射到高维空间，并计算它们之间的核矩阵的Fréchet距离来衡量真实图像和生成图像之间的差异。

以下是使用Python计算KID的示例代码：

from sklearn.metrics.pairwise import polynomial_kernel

def calculate_kid(real_images, generated_images):
    # 加载Inception V3模型
    inception = InceptionV3(include_top=False, pooling='avg')
    # 预处理图像
    real_images = preprocess_input(real_images)
    generated_images = preprocess_input(generated_images)
    # 提取真实图像和生成图像的特征向量
    real_features = inception.predict(real_images)
    generated_features = inception.predict(generated_images)
    # 计算特征向量之间的核矩阵
    kernel_matrix = polynomial_kernel(real_features, generated_features)
    # 计算核矩阵的Fréchet距离
    kid = np.trace(kernel_matrix) + np.trace(real_features) + np.trace(generated_features) - 3 * np.trace(
        sqrtm(kernel_matrix))
    return kid

# 示例用法
real_images = np.random.rand(100, 299, 299, 3)  # 100张真实图像
generated_images = np.random.rand(100, 299, 299, 3)  # 100张生成图像
kid = calculate_kid(real_images, generated_images)
print("KID:", kid)

Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)

PSNR是一种用于评估图像重建质量的指标，它