Исследование надёжности метрики оценки качества синтетических изображений

Учёные провели исследование, чтобы оценить, насколько хорошо метрика Fréchet Inception Distance (FID) определяет качество сгенерированных медицинских изображений. FID обычно использует модель InceptionV3, обученную на обычных фотографиях, для анализа характеристик данных. Известно, что это делает её менее эффективной для медицинских снимков.

В ходе исследования применялся метод Монте-Карло для расчёта отклонений в показателях FID и оценки отклонений в скрытых представлениях признаков. Результаты показали, что величина этих отклонений связана с тем, насколько новые данные отличаются от тех, на которых обучалась модель. Это даёт понимание, насколько надёжно FID может использоваться для оценки качества изображений.

Полученные данные позволяют лучше понять ограничения использования метрики FID и предложить пути её улучшения для работы с медицинскими данными. Исследование может помочь в разработке более точных методов оценки качества синтетических изображений, используемых в медицине.