Add Kernel Inception Distance (KID) metric for model evaluation
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 74/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
调研方向
Start by reading the existing FIDMetric implementation and the surrounding files in monai/metrics/, then use the requested monai/metrics/kid.py entry point. Add unit tests for known values, input validation, and agreement with a reference implementation; done means the metric computes the specified unbiased polynomial-kernel MMD² on generated and real feature vectors.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Is your feature request related to a problem? Please describe.
FIDMetric and MMDMetric are provided for evaluating models, but no Kernel Inception Distance (KID). KID is widely reported alongside FID in image synthesis and image-to-image translation papers (papers like CUT, UNSB, Contourdiff). It is unbiased and more reliable than FID with small sample sizes, which is common in medical imaging test sets.
Describe the solution you'd like
A KIDMetric in monai/metrics/kid.py following the same design as FIDMetric:
- Takes pre-extracted feature vectors (N x F) for generated and real images, so any feature extractor (ImageNet, RadImageNet, MedicalNet) can be used.
- Computes the unbiased MMD^2 with a polynomial kernel k(x, y) = (x·y / d + 1)^3.
- Unit tests checking known values, input validation, and agreement with a reference implementation.
Describe alternatives you've considered
Using torchmetrics' KernelInceptionDistance, but it bundles an Inception feature extractor, while MONAI's FIDMetric works on arbitrary features, which suits medical images better.
Additional context
Reference: Bińkowski et al., "Demystifying MMD GANs", ICLR 2018.
I'm happy to implement this and open a PR if maintainers agree.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 8.8k
- 派生
- 1.6k
- 平均合并
- 3 天 10 小时
- 30 天内合并 PR
- 13
环境准备
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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