这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GAN的评价指标——KID解读（内含FID）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
最近在用StyleGAN2-ada做毕设，发现里面的生成效果评估指标除了FID以外还计算了KID，网上目前还没有博客对KID进行详细的解释，就查了一些资料尝试解读一下。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-466020.html
KID来自于论文 《Demystifying MMD GANs》，是一种和FID十分相似的GAN生成质量度量指标，可以评估GAN的收敛程度。我们知道，FID指标假设图像的2048维Inception特征表示服从正态分布，通过衡量生成图像和真实图像之间特征表示的均值和协方差的差距，计算Fréchet距离（也称为Wasserstein-2距离）来度量生成图像质量，公式为文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-466020.html
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BLEU (Bilingual Evaluation Understudy，双语评估基准）是一组度量机器翻译和自然语言生成模型性能的评估指标。BLEU指标是由IBM公司提出的一种模型评估方法,以便在机器翻译领域中开发更好的翻译模型。BLEU指标根据生成的句子与人工参考句子之间的词、短语和n-gram匹配来计算模型的
最近空余时间在参加数字中国创新大赛，比赛规则是根据模型的F1值对参赛者进行排名。为了更深刻地理解这个指标，我最近对它做了一些梳理，现在把它分享给更多有需要的人图片。最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退
IoU（交并比） 1、IOU的全称为交并比（Intersection over Union）， 是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率，即它们的交集和并集的比值 。 2、IoU等于“预测的边框”和“真实的边框”之间交集和并集的比值。 IoU计算如下图，B1为真实
要点： Precision (准确率 )： TP/(TP+FP) ， 即模型给出的所有预测结果中命中真实目标的比例 。 Recall (召回率)： TP/(TP+FN) ， 被找到的正确目标和所有正确目标的比值 。 官方文档： https://cocodataset.org/#detection-eval 参考文章： mAP的计算 TP (True Positive)： 一个正确的检测 ，检测
声明：原视频链接https://www.bilibili.com/video/BV13k4y1m7DY?spm_id_from=333.880.my_history.page.click 下面是我的笔记，截图均来自原视频。 举例说明：单类物体检测时，以人脸检测为例。如图 绿色 实线和虚线框：人脸的真实标注 红色 的实线框和虚线框：算法的检测结果 框左上角的 红色数
评价一个去雾算法的好坏，常常使用主观评价法和客观评价法。 主观评价即通过肉眼观察经过去雾处理的图像，从图像的纹理特征、对比度、饱和度及细节信息等多方面进行感官感受和评价。主观评价主要是通过人眼视觉系统的主观感受在确定好的评价基础上做出相应的判断
在医学图像分割的论文中，常常看到Dice、VOE、RVD、MSD等指标，但是具体这些指标是什么意思呢，我们进行相应的简单说明。 V s e g text V_{s e g} V s e g ：代表预测的分割结果 V g t text V_{g t} V g t ：代表ground truth的分割结果 Dice 系数是一种评估相似度的函
性能指标，是软、硬件的性能指标的集成。在硬件中，包括计算机、各种通信交换设备、各类网络设备等；在软件中，包括：操作系统、协议以及应用程序等。 1、计算机 对计算机评价的主要性能指标有：时钟频率（主频）；运算速度；运算精度；内存的存储容量；存储器的
机器学习回归模型评价是指对回归模型的性能进行评估，以便选择最佳的回归模型。其中，MAE、MSE、RMSE 用于衡量模型预测值与真实值之间的误差大小，R² 用于衡量模型对数据的拟合程度。在实际应用中，我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能，并对模型进行优化。
TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正； FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正； FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负； TN（true negative）：表示样本的真实类别为负，
