Подробное описание документа

Дроздов Д. С., Белов Ю. С.
   Обзор метрик для оценки качества изображений, созданных с помощью генеративных моделей / Дроздов Д. С., Белов Ю. С. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Региональной научно-технической конференции (Калуга, 23 - 25 апреля 2024 года) : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2025. - Т. 2. - С. 165-168.

В данной статье проводится обзор основных метрик, используемых для оценки качества изображений, созданных генеративными моделями. Рассматриваются Incep-tion Score, Frechet Inception Distance, L2 Distance, LPIPS, CLIP-Score и Maximum In-ception Distance. Каждая метрика подробно анализируется с точки зрения ее применимости, преимуществ и ограничений. Дается обзор методологий и инструментов, используемых для вычисления каждой метрики, а также приводятся примеры их применения на практике. Рассмотрение данных метрик не только помогает лучше понять процесс оценки качества генерируемых изображений, но и предоставляет исследователям и практикующим специалистам в области компьютерного зрения ценные инструменты для оценки и сравнения различных генеративных моделей.
Ключевые слова: генеративно-состязательные сети, генерация изображений, глубокое обучение, метрики