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来自专栏新智元
李飞飞等ICLR2019论文：构建人类眼睛感知评估
有了ImageNet-5，GANs已经改进了被认为“更容易”生成的类（例如柠檬），但在所有较难生成类（例如法国号）的模型中，它的分数始终较低。 ImageNet-5 我们评估了五个ImageNet类上的条件图像生成（表4）。我们还报告了FID、KID和F1/8（精度分数。我们的ImageNet-5任务需要一些相关性，因为这些度量使用预训练的ImageNet嵌入来测量生成数据和实际数据之间的差异。我们展示了我们的方法在六种模型中的图像生成效果：StyleGAN、Sn-GAN、BigGAN、ProGAN、Begin、WGAN-gp、四种图像数据集Celeba-64、FFHQ-1024、CIFAR-10、ImageNet
59920发布于 2019-06-10
来自专栏晓飞的算法工程笔记
为什么SOTA网络在你的数据集上不行？来看看Imagnet结果的迁移能力研究
为了探究这一问题，论文从ImageNet中构造了4个新数据集ImageNet-100、ImageNet-10、ImageNet-5和ImageNet-2，分别随机选取100，10，5，2个类别，统称为ImageNet-X
28400编辑于 2024-03-29