FID 指标计算

[Apostatee]

尊敬的作者您好，

关于 400 个 out-of-vocabulary (OOV) 词汇，我们注意到 GanWriting 原作者似乎并未提供该词表。请问这些 OOV 词汇是您自行生成的，还是来源于其他已有的词表？

另外，在 GanWriting 提供的 FID 评测代码中，我们发现其计算方式仅对每张图像裁剪左侧 64 像素宽度的区域进行计算。请问您在评测时是否对该部分进行了修改？

最后，我们注意到，您的论文中部分 FID 评测结果与 其他相关工作相比存在较大差异。请问您论文表格中的实验数据是全部重新计算得到的吗？如果是，能否分享您的具体实验设置和比较方法？

感谢您的解答！

[dailenson]

您好，OOV词汇的话，GANWriting仓库是有提供的，直接使用就好。评测代码也是严格使用GANWriting提供的代码计算的。实验的细节在论文中已经说的很详细了哈。严格按照上述说的做，结果是可以复现的，我们已经复现很多次了。

[Evalution13]

你有没有测你生成的样本的fid，我按照作者给出代码生成了一份oov-u情景下的样本，和原数据集的IAM64-test对比测试fid分数，用自己写的fid评估是平均136.2，用作者给出的Ganwritting的评估代码是120，论文里是102

尊敬的作者您好，

关于 400 个 out-of-vocabulary (OOV) 词汇，我们注意到 GanWriting 原作者似乎并未提供该词表。请问这些 OOV 词汇是您自行生成的，还是来源于其他已有的词表？

另外，在 GanWriting 提供的 FID 评测代码中，我们发现其计算方式仅对每张图像裁剪左侧 64 像素宽度的区域进行计算。请问您在评测时是否对该部分进行了修改？

最后，我们注意到，您的论文中部分 FID 评测结果与 其他相关工作相比存在较大差异。请问您论文表格中的实验数据是全部重新计算得到的吗？如果是，能否分享您的具体实验设置和比较方法？

感谢您的解答！

我按照作者给出代码生成了一份oov-u情景下的样本，和原数据集的IAM64-test对比测试fid分数，用自己写的fid评估是平均136.2，用作者给出的Ganwritting的评估代码是120，论文里是102