clean-fid

准确评估生成模型的标准化指标库

生成模型评估 FID 图像处理数据集统计 clean-fid Github 开源项目

clean-fid是一个用于评估生成模型的开源工具库,致力于解决FID计算中的不一致问题。通过精确处理图像重采样和压缩等细节,该库确保了不同方法、论文和团队之间FID分数的可比性。clean-fid支持计算FID和KID指标,提供多个常用数据集的预计算统计数据,操作简便。它旨在为生成模型评估提供标准化和可靠的解决方案,提高了评估结果的准确性和可重复性。

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介绍相关项目

pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具

FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目

pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。

torch-fidelity - PyTorch生成模型评估指标库

GithubPyTorch开源项目性能指标扩展性生成模型评估高效计算

torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。

cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具，提升计算机视觉项目质量

CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉

CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具，能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案，支持多种图像格式，适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集，有助于提高机器学习模型的训练质量。

cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集

Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测

cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。

Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation - 视觉生成评估方法全面汇总

Github图像生成开源项目生成模型视觉生成评估视频生成评估指标

该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。

fairness-indicators - Tensorflow 的公平性评估和可视化工具包

Fairness IndicatorsGithubTensorflow二分类和多分类分类器公平性指标开源项目模型评估

Fairness Indicators支持团队评估和改进模型的公平性，适用于二元和多分类模型。通过TensorFlow工具包，可以计算常见的公平性指标，并分析数据集分布及模型性能。该工具能处理大规模数据集，并提供信心区间和多阈值评估功能。Fairness Indicators与TensorFlow Data Validation、TensorFlow Model Analysis和What-If Tool紧密集成，助力优化模型。

common_metrics_on_video_quality - 多指标视频质量评估工具包

FVDGithubLPIPSPSNRSSIM开源项目视频质量评估

这是一个开源项目，提供了计算FVD、SSIM、LPIPS和PSNR等多种视频质量评估指标的工具包。支持灰度和RGB视频格式，适用于生成模型和预测模型的视频质量评估。项目在Ubuntu系统上运行稳定，并提供了详细的使用说明和注意事项。研究人员和开发者可以利用此工具包进行便捷的视频质量分析。

ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型

AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持

ConsistentID是一个创新的人像生成模型，通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中，实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制，无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准，ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作，推动人像生成技术发展。

fast-reid - 重识别方法和工具箱

FastReIDGithubPyTorch人脸识别开源项目模型转化重识别

FastReID是一个研究平台，实现了先进的实例重识别算法，重新编写前一版本（reid strong baseline）而来。该平台支持图像检索和人脸识别等多项任务，具备自动混合精度训练、多GPU分布式训练、模型蒸馏等功能，支持多种骨干网络结构和多个数据集的同时测试。新更新包括支持DG-ReID和Vision Transformer骨干网络。更多信息请参考官方文档。

fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具

AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目

Fiddler Auditor是一款开源工具，专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能，包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点，如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案，以增强LLM的安全性和可靠性。

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