論文の概要: Rethinking FID Through the Geometry of the Reference Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29335v1
• Date: Thu, 28 May 2026 04:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.660804
• Title: Rethinking FID Through the Geometry of the Reference Dataset
• Title（参考訳）: 参照データセットの幾何学によるFIDの再考
• Authors: Yunghee Lee, Byeonghyun Pak,
• Abstract要約: より低いFréchet Inception Distance (FID) は、必ずしもより良いサンプル品質に対応していないことを示す。 6つのデータセットの制御された研究において、分布密度と効果的なランクは、サンプルの品質が向上するにつれて、FIDがどのように変化するかをはっきりと説明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.153834414190214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fréchet Inception Distance (FID) is widely used to evaluate image generators, yet lower FID does not always correspond to better sample quality. We show that this mismatch depends in part on the geometry of the reference dataset. In a controlled study across six datasets, distributional density and effective rank significantly explain how FID changes as sample quality improves. Concentrated datasets tend to yield more favorable FID trends, whereas more dispersed datasets can make FID worsen despite better samples. Attribution to precision and recall and ablations with alternative feature spaces and distances support the same conclusion. These results suggest that distributional metrics should be interpreted together with the geometry of the reference dataset for more reliable benchmarking.
• Abstract（参考訳）: Fréchet Inception Distance (FID) はイメージジェネレータの評価に広く用いられているが、低いFIDは必ずしもより良いサンプル品質に対応しない。 このミスマッチが参照データセットの幾何に依存することを示す。 6つのデータセットの制御された研究において、分布密度と効果的なランクは、サンプルの品質が向上するにつれて、FIDがどのように変化するかをはっきりと説明している。 集中データセットは、より好ましいFID傾向をもたらす傾向があり、一方、分散データセットは、より良いサンプルにもかかわらず、FIDを悪化させる可能性がある。 精度とリコール、代替の特徴空間と距離による改善は、同じ結論を支持する。 これらの結果は、より信頼性の高いベンチマークのために、分布メトリクスと参照データセットの幾何学を併用して解釈すべきであることを示唆している。

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