GAN评价指标代码(FID、LPIPS、MS-SSIM

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科研需要，对GAN生成的图片要做定量评价，因此总结一些自己要用到的一些评价指标。

FID

官方链接：https://github.com/mseitzer/pytorch-fid

描述：FID越小，表示生成图片越多样、质量越好。

步骤：
（1）先下载pytorch-fid

pip install pytorch-fid

（2）执行命令

python -m pytorch_fid path/dataset1/test/images path/dataset2/test/images

参数：
path/dataset1/test/images是真实图像路径
path/dataset2/test/images是生成图像路径

注意：
有个额外的参数--dims N，其中 N 是特征的维度，一共有64、192、768、2048(默认)这四种，表示的是使用Inception的哪一层去测试，一般默认都是2048即最终平均池化特征去测试。
但是官方说如果测试的样本少于2048个可以用–dims这个参数，但这会改变FID分数的大小，因此只有–dims相同时跑出来的分数才有可比性。
不过我看TensorFlow那边的FID说，建议使用10,000的最小样本量来计算 FID，否则会低估生成器的真实FID。所以如果样本量太少建议不使用FID这个指标。

LPIPS

官方链接：https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity
描述：LPIPS越高意味着图片与原图更多不同，越低意味着与原图更相似

步骤：
（1）下载LPIPS代码
（2）执行命令

python lpips_2dirs.py -d0 imgs/ex_dir0 -d1 imgs/ex_dir1 -o imgs/example_dists.txt --use_gpu

参数：
-d0是真实图像路径
-d1是生成图像路径
-o是输出的结果保存位置

MS-SSIM

链接：https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/123297405
描述：接近1的值表示更好的图像质量，接近0的值表示较差的质量

代码
把生成图片放在imgs/fake_img路径下，把真实图片放在imgs/real_img路径下，然后运行即可

import osimport cv2import paddlefrom paddle_msssim import ssim, ms_ssimdef file_name(file_dir):img_path_list = []for root, dirs, files in os.walk(file_dir):for file in files: img_path_list.append((os.path.join(root, file),file))return img_path_listdef imread(img_path):img = cv2.imread(img_path)return paddle.to_tensor(img.transpose(2, 0, 1)[None, ...], dtype=paddle.float32)if __name__ == '__main__':file_dir = 'imgs/fake_img'# 伪造图像路径target_dir = 'imgs/real_img' # 真实图像路径img_path_list = file_name(file_dir)target_path_list = file_name(target_dir)d = 0for i in range(img_path_list.__len__()):(img_path, img_name) = img_path_list[i](target_path, target_name) = target_path_list[i]print(img_path)print(target_path)fake = imread(img_path)real = imread(target_path)distance = ms_ssim(real, fake).cpu().numpy()print(distance)d += distanceprint('average ms_ssim')print(d/img_path_list.__len__())

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你笑我徒劳，而我一个人在路上，走完的四季，确实你永远体会不到的风景。
—–《愿有人陪你颠沛流离》