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作者： imtoken官方网站
2024-03-13 21:33:34
IS、FID、PPL，GAN网络评估指标 - 知乎
IS、FID、PPL，GAN网络评估指标 - 知乎切换模式写文章登录/注册IS、FID、PPL，GAN网络评估指标Judgement魔法初级学徒0 图形生成指标的要求众所周知，评价生成模型最基本的要考虑以下两方面生成的图片是否清晰？生成的图片是否多样？即使图片足够清晰，只能生成几种图片的网络（也就是mode collapse）肯定不是好的。此外可能也要考虑以下几点生成的图片是否和训练数据图片过于相近？比如我设计一个网络，只是简单的拷贝训练数据图片，这样认为也是不好的。生成的图片是否可以平滑的变化？对于从噪声z得到的图片x，如果在z附近取值，应该也是得到近似变化的图片x。......1 Inception Score1.1 Inception Score的基本思想基本思想：Inception Score使用图片类别分类器来评估生成图片的质量。其中使用的图片类别分类器为Inception Net-V3。这也是Inception Score名称的由来。 Inception Net-V3 是图片分类器，在ImageNet数据集上训练。ImageNet是由120多万张图片，1000个类别组成的数据集。Inception Net-V3可以对一副图片输出一个1000分类的概率。 清晰度，IS对于生成的图片 x 输入到Inception Net-V3中产生一个1000维的向量 y 。其中每一维代表数据某类的概率。对于清晰的图片来说， y 的某一维应该接近1，其余维接近0。即对于类别y来说， p(y|x) 的熵很小（概率比较确定）。多样性：对于所有的生成图片，应该均匀分布在所有的类别中。比如共生成10000张图片，对于1000类别，每一类应该生成10张图片。即 p(y)=\sum p(y|x^{(i)}) 的熵很大，总体分布接近均匀分布。1.2 Inception Score的公式直观感受，IS是对生成图片清晰度和多样性的衡量，IS值越大越好。具体公式如下IS(G)=\exp(\mathbb E_{x\sim p_g}D_{KL}(p(y|x)||p(y)))\\ 其中\exp ：为了形式更加好看\mathbb E_{x\sim p_g} ：遍历所有的生成样本，求平均值D_{KL} ：KL散度， D_{KL}(P||Q) 用于衡量分布P 和 Q 之间的近似程度p(y|x) ：对于图片x，属于所有类别的概率分布。对于给定图片x，表示为一个1000维数向量。p(y) ：边缘概率，具体实现为对于所有的验证图片x，计算得到 p(y|x) ，再求所有向量平均值。我们希望生成的图片，足够清晰且生成类别多样，所有IS越大越好。并且对于Inception Net-V3由于是1000分类任务，所以 IS(G) 有最大值 IS(G)\le1000\\ 1.3 Inception Score的问题（1）数据集问题Inception Score是基于Inception Net-V3得出的，而Inception Net-V3是在ImageNet上1000分类任务。所以生成模型应该也是在ImageNet上训练，生成ImageNet相似图片。不能生成任意的图片，而直接套用Inception Net-V3。比如说，使用Inception Net-V3来计算 p(y|x) 的熵，在ImageNet上计算结果为1.97bit。在CIFAR-10上计算结果是4.664bit，在随机噪声图片上计算结果是6.512bit。可以看出真实的图片数据集CIFAR-10居然和随机噪声图片的结果相近这是不科学的。总结：不能使用在一个数据集上训练分类模型，评估在另一个数据集上训练的生成模型（2）Inception Score敏感性问题使用pytorch、tensorflow、keras等不同框架下的Inception Net权值，在同样的分类精度下，计算同一个数据集的IS。IS的差别很大，仅仅由于使用的框架不同，IS分值可以相差11.5%。总结：神经网络中权值的细节改变可能很大的影响IS分数（3）Inception Score高的图片不一定真实由于Inception Score是根据分类器进行给分，我们可以根据分类器的结果来进行刷分。刷分的关键是全体图片的类别要多样，其中具体一副图片，分类器计算出的熵要比较低。比如我现有数据集50000张，取第1张图片，使用Inception Net-V3计算分类概率，要使图片第1类概率达到最大。使用梯度下降，对图片进行更新，直到第一类概率极大。如此对第2图片强行调整至符合第2类......遍历所有的图片之后，在1000类中，每一类有10张图片，且每张图片的分类概率都很明确。但这样生成的图片大概率是不真实的（4）Inception Score低的图片不一定差如果我给出一张真实的图片，但并不属于Inception Net-V3的1000分类中的任何一类。分类器无法判别，那么Inception Score分数不高，但图像是真实的。（6）Inception Score的多样性检验有局限性Inception Score检测生成图片是否多样，是根据生成的类别进行检验判断。如果我的模型输出图片，类别是平均分配的。但每一类中，图片都一样，也就是mode collapse。这种情况Inception Score是无法检测的（6）Inception Score不能反映过拟合如果我的神经网络只是单纯的拷贝训练集的图片，那么Inception Score肯定是很高的，但这样的生成模型是没有意义的。总结：Inception Score得分过于依赖分类器，是一种间接的对图片质量评估的方法，没有考虑真实数据与生成数据的具体差异。Inception Score是基于ImageNet得到的，在IS看来，凡是不像ImageNet的数据，都是不真实的。2 Fréchet Inception Distance2.1 Fréchet Inception Distance的基本思想基本思想：直接考虑生成数据和真实数据在feature层次的距离，不再额外的借助分类器。因此来衡量生成图片和真实图片的距离。众所周知，预训练好的神经网络在高层可以提取图片的抽象特征。FID使用Inception Net-V3全连接前的2048维向量作为图片的feature。2.2 Fréchet Inception Distance的公式直观感受，FID是反应生成图片和真实图片的距离，数据越小越好。专业来说，FID是衡量两个多元正态分布的距离，其公式如下 FID=||\mu_r - \mu_g||^2 + Tr(\Sigma_r +\Sigma_g -2(\Sigma_r \Sigma_g)^{1/2})\\ 其中\mu_r ：真实图片的特征均值\mu_g ：生成图片的特征均值\Sigma_r ：真实图片的协方差矩阵\Sigma_g ：生成图片的协方差矩阵Tr ：迹2.3 Fréchet Inception Distance的优缺点（1）Fréchet Inception Distance优点生成模型的训练集可以和Inception Net-V3不同刷分不会导致生成图片质量变差（2）Fréchet Inception Distance的缺点FID是衡量多元正态分布直接按的距离，但提取的图片特征不一定是符合多元正态分布的无法解决过拟合问题，如果生成模型只能生成和训练集一模一样的数据无法检测3 Perceptual Path Length对生成图片除了要求清晰、多样之外。我们还希望生成模型可以结合不同的训练图片的特征。比如说我取一个人的发型，取另一个人的脸型，然后结合生成一张图片。也就是生成器能否很好的把不同图片的特征分离出来，论文StyleGAN提出了Perceptual Path Length（PPL）用来评估这个指标。如何理解生成器把不同图片的特征分离开呢？首先回顾最初的GAN网络，给定隐空间中的噪声 z\in Z ，通过生成器，可以得到一副图 x=G(z) 。优秀的生成器，应该可以把 Z 空间进行良好划分。比如说对于生成人脸的生成器，对于任意的噪声向量 z 来说，我们希望第一个分量 z_1 控制人的头发，改变 z_1 的大小仅仅改变生成图片的头发，希望第二个分离 z_2 控制人的眉毛形状......那么这个生成器就把隐空间中不同的部分和不同的特征分离开了。3.1 Perceptual Path Length基本思想基本思想：给出两个随机噪声 z_1,z_2 ，为求得两点的感知路径长度PPL，采用微分的思想。把两噪声点插值路径细分成多个小段，求每个小段的长度，再求平均3.2 Perceptual Path Length公式直观来说，PPL评估利用生成器从一个图片变道另一个图片的距离，越小越好。公式如下PPL=\mathbb E[\frac{1}{\epsilon^2}d(G(slerp(z_1,z_2;t)),G(slerp(z_1,z_2;t+\epsilon)))]\\ 其中\epsilon ：细分小段，用1e-4代替d(\cdot,\cdot) ：perceptual distance，使用预训练的VGG来衡量G ：图片生成器slerp ：spherical linear interpolation球面线性插值，一种插值方式t\sim U(0,1) ，插值参数，服从均匀分布3.3 理解Perceptual Path Length具有良好perceptual变化的优秀的GAN网络应该什么样子的？perceptual是比较抽象的人理解的概念，我们希望GAN网络可以让在欧几里得空间中相近的噪声点，得到的图片也是相近的。如下图假设上图表示perceptual距离空间。 z_1 可以生成一张白色的狗， z_2 可以生成一张黑色的狗。那么我们在 z_1 和 z_2 的欧式最短路径上，移动蓝色的点。在优秀的GAN网络中，得到的结果应该是perceptual距离也是最短的（也就是蓝色的线，最短距离）。绿色的线是比较差的GAN网络，在从白狗向黑狗变化的过程中，变化perceptual过大，出现了卧室。而PPL就是通过类似曲线积分的方法，计算出perceptual path的长度。比如下图，在两个不同的网络中。 PPL(t+\epsilon_1) FID是什么意思? - FID的全称 | 在线英文缩略词查询 ↓ 跳到主内容 EnglishالعربيةБългарскиCatalàČeštinaCymraegDanskDeutschΕλληνικάEspañolEestiفارسیSuomiFrançaisעִבְרִיתहिन्दीJezikAyititMagyarBahasa IndonesiaItaliano日本語한국어LietuviųLatviešuMelayuMaltiNorskNederlandsPolskiPortuguêsRomânăРусскийSlovenčinaslovenščinaSvenskaไทยTürkçeукраїнськаاردوViệt Nam繁體中文 首页 › 3 个字母 › FID FID 是什么意思? 你在寻找FID的含义吗？在下图中，您可以看到FID的主要定义。 如果需要，您还可以下载要打印的图像文件，或者您可以通过Facebook，Twitter，Pinterest，Google等与您的朋友分享。要查看FID的所有含义，请向下滚动。 完整的定义列表按字母顺序显示在下表中。 FID的主要含义 下图显示了FID最常用的含义。 您可以将图像文件下载为PNG格式以供离线使用，或通过电子邮件发送给您的朋友。如果您是非商业网站的网站管理员，请随时在您的网站上发布FID定义的图像。 FID的所有定义 如上所述，您将在下表中看到FID的所有含义。 请注意，所有定义都按字母顺序列出。您可以单击右侧的链接以查看每个定义的详细信息，包括英语和您当地语言的定义。 首字母缩写词定义FIDFà © dà © 配给国际歌艾滋病信息 et de 文档FID一个国际德多米诺骨牌FID从发票日期FID全宗快速干预倒 le Dà © veloppementFID函数标识符FID力的识别FID力量一体化司FID功能接口文档FID功能接口绘图FID固定的感应日期FID固定的收益部门FID国际基金会倒 Le Dà © veloppementFID基准FID外国内部防御FID外国情报防御FID外汇收入红利FID失败的标识符FID字段标识符FID完全集成的交付FID射频标识符FID帧标识符FID感应日期字段FID故障指示器目录FID故障插入装置FID故障隔离检测FID故障隔离诊断FID文件标识符描述符FID最后的投资决策FID格式标识FID格式标识符FID森林视察科FID毛皮已经死了FID火器识别FID火焰离子化检测器FID特征识别FID特征识别数据FID现场接口设备FID第一次在防御FID联邦国际歌 de 文档FID联邦的标识符FID自由感应衰减FID识别数据的格式FID里曼特尔国际分布FID金融机构的职责FID飞行仪表司 ‹ FH FIE › 语言 EnglishالعربيةБългарскиCatalàČeštinaCymraegDanskDeutschΕλληνικάEspañolEestiفارسیSuomiFrançaisעִבְרִיתहिन्दीJezikAyititMagyarBahasa IndonesiaItaliano日本語한국어LietuviųLatviešuMelayuMaltiNorskNederlandsPolskiPortuguêsRomânăРусскийSlovenčinaslovenščinaSvenskaไทยTürkçeукраїнськаاردوViệt Nam繁體中文 简体中文 Recent Posts 文章分类 >> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z © 2014 - 2023 Abbreviation Finder. 站点地图 | Recent Posts Terms of Use | Privacy Policy | About Us | Blog 百度知道 - 信息提示 百度首页 商城 注册 登录 网页 资讯 视频 图片 知道 文库 贴吧采购 地图更多 搜索答案 我要提问 百度知道>提示信息 知道宝贝找不到问题了>_ 该问题可能已经失效。返回首页 15秒以后自动返回 帮助 | 意见反馈 | 投诉举报 京ICP证030173号-1 京网文【2023】1034-029号 ©2024Baidu 使用百度前必读 | 知道协议 FID图像质量评估指标_fid指标-CSDN博客 FID图像质量评估指标 最新推荐文章于 2024-01-28 21:17:00 发布 小崔的技术博客 最新推荐文章于 2024-01-28 21:17:00 发布 阅读量2.5w 收藏 86 点赞数 17 分类专栏： 小白学视觉 文章标签： 深度学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_40905284/article/details/116541460 版权 小白学视觉 专栏收录该内容 31 篇文章 4 订阅 订阅专栏 FID（Fréchet Inception Distance） FID是从原始图像的计算机视觉特征的统计方面，来衡量两组图像的相似度，是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量。 这种视觉特征是使用 Inception v3 图像分类模型提取特征并计算得到的。FID 在最佳情况下的得分为 0.0，表示两组图像相同。分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似 FID 分数常被用于评估由生成对抗网络（GAN）生成的图像的质量，较低的分数与较高质量的图像有很高的相关性。 在 python 环境下实现 Frechet Inception 距离（FID） 首先，我们可以尝试用这个函数来计算一些人造特征向量的 Inception 分数。 act1 = random(20480) act1 = act1.reshape((10, 2048)) act2 = random(20480) act2 = act2.reshape((10, 2048)) 然后，通过FID函数对人造向量进行对应匹配分数的计算。 完整示例 import numpy from numpy import cov from numpy import trace from numpy import iscomplexobj from numpy.random import random from scipy.linalg import sqrtm def calculate_fid(act1, act2): # calculate mean and covariance statistics mu1, sigma1 = act1.mean(axis= 0), cov(act1, rowvar= False) mu2, sigma2 = act2.mean(axis= 0), cov(act2, rowvar= False) # calculate sum squared difference between means ssdiff = numpy.sum((mu1 - mu2)* 2.0) # calculate sqrt of product between cov covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2)) # check and correct imaginary numbers from sqrt if iscomplexobj(covmean): covmean = covmean.real # calculate score fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0*covmean) return fid act1 = random(20480) act1 = act1.reshape((10, 2048)) act2 = random(20480) act2 = act2.reshape((10, 2048)) fid = calculate_fid(act1, act1) print( 'FID (same): %.3f'% fid) fid = calculate_fid(act1, act2) print( 'FID (different): %.3f'% fid) 「mu_1」和「mu_2」指的是真实图像和生成图像的特征均值（例如，2,048 维的元素向量，其中每个元素都是在图像中观察到的平均特征）。 C_1 和 C_2 是真实图像的和生成图像的特征向量的协方差矩阵，通常被称为 sigma。 || mu_1-mu_2 ||^2 代表两个平均向量差的平方和。Tr 指的是被称为「迹」的线性代数运算（即方阵主对角线上的元素之和）。 sqrt 是方阵的平方根，由两个协方差矩阵之间的乘积给出。 运行这段代码示例，首先会显示出激活函数值「act1」和它自己之间的 FID 分数，正如我们所预想的那样，该值为 0.0 （注：该分数的符号可以忽略） 同样，正如我们所预料的，两组随机激活函数值之间的距离是一个很大的数字，在本例中为 323.325。 关注博主即可阅读全文 优惠劵 小崔的技术博客 关注 关注 17 点赞 踩 86 收藏 觉得还不错? 一键收藏 知道了 0 评论 FID图像质量评估指标 FID（Fréchet Inception Distance）FID是从原始图像的计算机视觉特征的统计方面，来衡量两组图像的相似度，是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量。这种视觉特征是使用 Inception v3 图像分类模型提取特征并计算得到的。FID 在最佳情况下的得分为 0.0，表示两组图像相同。分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似FID 分数常被用于评估由生成对抗网络（GAN）生成的图像的质量，较低的分数与较高质量的图像有很高的相关性。在 python 复制链接 扫一扫 专栏目录 pytorch-FID计算 01-31 图像生成模型评估指标FID计算代码 pytorch版本的FID计算代码 （使用Inception Net-V3全连接前的2048维向量作为图片的feature） 深度学习，FID指标计算 04-14 计算指标时，只需要修改--path_real和--path_fake这两个参数就可以。 用这个距离来衡量真实图像和生成图像的相似程度，如果FID值越小，则相似程度越高。最好情况即是FID=0，两个图像相同。 如果FID值越小说明模型效果越好。 参与评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 【生成模型评估指标-FID】FID指标的公式、定义以及pytorch实现方法 最新发布 weixin_44955407的博客 01-28 663 FID（Fréchet Inception Distance）是一种用于评估生成模型和真实数据分布之间差异的指标。它是由Martin Heusel等人在2017年提出的，是目前广泛使用的评估指标之一。FID是通过计算两个分布之间的Fréchet距离来衡量生成模型和真实数据分布之间的差异。Fréchet距离是一种度量两个分布之间距离的方法，它考虑到了两个分布的均值和协方差矩阵，可以更好地描述两个分布之间的差异。 图像评价指标PSNR、SSIM、LPIPS、FID qq_43826289的博客 01-04 807 图像评价指标PSNR、SSIM、LPIPS、FID 生成专题2 | 图像生成评价指标FID 忽逢桃林的博客 03-02 5242 文章转自微信公众号：机器学习炼丹术 作者：陈亦新（欢迎交流共同进步） 联系方式：微信cyx645016617 文章目录2.1 感性理解2.2 代码实现 2.1 感性理解 FID是Fréchet Inception Distance。 FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。 FID的计算器中，我们也是用了inception network网络。inception netowrk其实就是特征提取的网络，最后一层输出图像的类别。不过我们会去除最后的全连接或者池化. fid_FID评分图_FID评价指标_fid评价_FID评价指标_gan网络fid指标_ 10-01 fid评价指标，衡量GAN网络的一个指标：生成图片的质量（清晰度）和多样性。 图像相似度的评价指标 : FID（Fréchet Inception Distance） weixin_43723625的博客 08-14 8919 FID（Fréchet Inception Distance） 是用来计算真实图像与生成图像的特征向量间距离的一种度量。如果FID值越小，则相似程度越高。最好情况即是FID=0，两个图像相同。 实际计算： 参考链接：https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-frechet-inception-distance-fid-from-scratch/ # example of calculating the frechet inceptio 【最新最近】详细介绍图像修复评价指标MaPSNR、DISTS、FQeIQA、L0SSIM、LPIPSvgg、FID qq_45790998的博客 03-09 2769 近五年最新的图像修复评价指标MaPSNR、DISTS、FQeIQA、L0SSIM、LPIPSvgg、FID 包含计算公式、文章出处、详细介绍 图像质量评价指标FID、LPIPS、NIQE及其代码 Daisy_D99的博客 04-24 6844 图像质量评价指标FID、LPIPS、NIQE及其代码 【pytorch】FID讲解以及pytorch实现 热门推荐 aaatomaaa的博客 03-24 1万+ FID，pytorch,pytorch_fid 图像评价指标——PSNR、SSIM、FID、KID Joselynzhao 11-10 5952 PSNR 叫 峰值信噪比，与均方误差MSE 和最大像素值MAX有关。 fid 03-26 菲德 该存储库适用于我的交互式设计类DIG2500C基础。 图像修复评价指标.zip 07-01 课题是深度学习图像修复的评价指标，包括L1 error，PSNR，SSIM，FID，使用方法在压缩包里已经注明了，编程语言是python FID预训练好的模型 针对COCO的FID预训练模型 文本生成图像定量指标模型 12-05 这是FID预训练好的模型，针对coco的文本生成图像定量指标训练好的模型复现步骤请看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/124751665CUB-Bird的FID预训练好的模型，请看：... 图像评价指标PSNR,SSIM,QNR,SAM,ERGAS 03-21 多种常见的图像评价指标峰值信噪比，结构相似性指数，光谱角等PSNR,SSIM,QNR,SAM,ERGAS FID预训练好的模型 针对CUB-birds的FID预训练模型 文本生成图像定量指标模型 05-13 这是FID预训练好的模型，针对CUB-birds的文本生成图像定量指标训练好的模型 FID分数用于根据预训练网络提取的特征，测量真实图像分布和生成图像分布之间的距离。真实图像在空间中是服从一个分布的（假设为正态分布）... pytorch-fid：使用PyTorch计算FID分数 02-04 它被证明与人类对视觉质量的判断具有很好的相关性，并且最常用于评估生成对抗网络的样本质量。 通过计算两个高斯函数之间的来计算FID，这些高斯函数适合于Inception网络的特征表示。 有关可以找到进一步的见解和对... FID检测器污染的防止及处理.doc 02-23 清除收集极积垢，拆洗FID 时，常把喷嘴拆断造成了不可挽回的损失。依据FID工作原理，收集极对地为高阻，一般都在107欧姆以上，所以收集极的一般污染或收集极和静电计连接不良，除非在限制灵敏度操作外不会造成严重的... 图像生成FID评价指标 05-23 FID（Fréchet Inception Distance）是一种用于评估生成模型生成图像质量的指标，它是由Martin Heusel等人在2017年提出的。该指标结合了Inception网络的特征提取能力和Fréchet距离的计算方法，可以有效地评估生成图像与真实图像之间的差异。 具体来说，FID指标通过计算生成图像与真实图像在Inception网络中的特征向量分布之间的Fréchet距离来衡量它们之间的相似性。Fréchet距离是一种用于度量两个概率分布之间的距离的方法，它可以考虑到分布的均值和协方差矩阵，因此比传统的距离度量方法更具有代表性。 在计算FID指标时，需要首先使用Inception网络对生成图像和真实图像进行特征提取，然后计算它们在特征空间中的均值和协方差矩阵，最后计算它们之间的Fréchet距离。FID指标越小，说明生成图像与真实图像之间的差异越小，生成模型的质量越好。 FID指标是一种比较客观和全面的评价生成模型的指标，但它也有一定的局限性，例如不能评估生成图像的多样性和创新性。因此，在实际应用中，需要结合FID指标和其他指标来综合评价生成模型的性能。 “相关推荐”对你有帮助么？ 非常没帮助 没帮助 一般 有帮助 非常有帮助 提交 小崔的技术博客 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄6年 暂无认证 244 原创 6万+ 周排名 2万+ 总排名 17万+ 访问 等级 2771 积分 467 粉丝 171 获赞 33 评论 414 收藏 私信 关注 热门文章 FID图像质量评估指标 25211 win10 cuda11.8 和torch2.0 安装 7777 cursor智能代码生成器怎么设置成中文 7001 ChatGPT的初步学习和认识 5116 GAN网络的详细内容 3688 分类专栏 小白学视觉 31篇 读书成长笔记 3篇 秋招经验技术笔记 9篇 Java技术笔记 8篇 Go 语言学习笔记 5篇 大数据学习 61篇 语言工具 6篇 技术专栏 20篇 计算机课程 3篇 算法 64篇 最新评论 跨模态检索综述 震、: 请问本文引用自那篇文献？感谢 BLIP：Bootstrapping Language-Image复现 威_v: 跑了多久呀？ Go基础知识全面总结 白话机器学习: 文章内容通俗易懂，适合不同层次的读者。无论是初学者还是资深从业者，都能从中获得不同层次的收获 Go-服务注册和发现，负载均衡，配置中心 白话机器学习: 博主的文章细节很到位，兼顾实用性和可操作性，感谢博主的分享，期待博主持续带来更多好文 设计模式面试知识点总结 白话机器学习: 通过文章可以看出，博主很有耐心，技术文章不仅是对技术的坚守，更是对知识的热忱和热爱，感谢您的优质分享和坚持更文。期待着博主更加深入的剖析，为大家带来更多的技术好文。 您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？ 强烈不推荐 不推荐 一般般 推荐 强烈推荐 提交 最新文章 VideoAssembler 一种新颖的方法，生成具有多样化内容的视频的方法 SpringBoot核心知识点总结【Spring Boot 复习】 Spring Cloud 微服务入门篇 2023年126篇 2021年7篇 2020年111篇 目录 目录 分类专栏 小白学视觉 31篇 读书成长笔记 3篇 秋招经验技术笔记 9篇 Java技术笔记 8篇 Go 语言学习笔记 5篇 大数据学习 61篇 语言工具 6篇 技术专栏 20篇 计算机课程 3篇 算法 64篇 目录 评论 被折叠的 条评论 为什么被折叠? 到【灌水乐园】发言 查看更多评论 添加红包 祝福语 请填写红包祝福语或标题 红包数量 个 红包个数最小为10个 红包总金额 元 红包金额最低5元 余额支付 当前余额3.43元 前往充值 > 需支付：10.00元 取消 确定 下一步 知道了 成就一亿技术人! 领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则 hope_wisdom 发出的红包 实付元 使用余额支付 点击重新获取 扫码支付 钱包余额 0 抵扣说明： 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。 余额充值百度知道 - 信息提示
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>fid是什么意思_fid的翻译_音标_读音_用法_例句_爱词霸在线词典
什么意思_fid的翻译_音标_读音_用法_例句_爱词霸在线词典首页翻译背单词写作校对词霸下载用户反馈专栏平台登录fid是什么意思_fid用英语怎么说_fid的翻译_fid翻译成_fid的中文意思_fid怎么读,fid的读音,fid的用法,fid的例句翻译人工翻译试试人工翻译翻译全文fid英 [fɪd]美 [fɪd]释义n.（一）块， （一）堆; （支撑中桅的）方形木杠[铁杠]; （拼接、迭接用的）锥形木钉，木栓; 桅栓大小写变形:FidFIDFiD点击 人工翻译，了解更多 人工释义实用场景例句全部Nanomedicine isn't just about getting fid of the bad -- it's about enhancing the good.纳米医学不只是为了摆脱医学 弊病,还在于提高它的优越之处.英汉非文学 - 生命科学 - 回顾与展望The result obtained by TCD was consistent with that obtained by FID.TCD检测器的测定结果与商用火焰离子化检则器(FID)的测定结果一致.互联网A DB - 624 quartz capillary column and a FID were used.采用气相色谱法, DB -624石英毛细管柱,氢火焰离子化检测器(FID),程序升温,检测器温度为300℃.互联网It is theoretically explained by analysing the FID of a spin - 1 system.本文分析了自旋为1的核的FID解析式,理论上解释了这一现象.互联网FID detector with temperature at 250℃.FID检测器,检测器温度250℃.互联网METHOD: Headspace GC method was adopted for the determination with SE 30 capillary column and FID detector.方法: 采用顶空气相色谱法,以SE?30毛细管柱为色谱柱,FID检测器.互联网METHODS A packed and capillary subcritical water chromatography - FID detection system was built up.方法用氢焰离子化检测器(FID)分别在填充柱和毛细管柱上建立了亚临界水色谱系统.互联网For the analysis of hydrocarbon species a FID ( flame ionization detector ) can be used.为了分析烃物质,可以使用FID ( 火焰离子化检测器 ) .互联网To avoid them, a new alternate method which combines thin layer chromatography ( TLC ) with hydrogen flame ionization detector ( FID ) is adopted.为使其改进, 采用薄层色谱 ( TLC ) 与氢火焰离子化检测器 ( FID ) 相结合的新方法.互联网Charcoal adsorption and thermal desorption were used for the sampling of propylene analysisby GC ( FID ).活性炭吸附空气中丙烯,热解吸后采用气相色谱 ( FID ) 测定丙烯浓度.互联网Gas chromatography FID detector structure and features, the common troubles and troubleshooting Methods: Were introduced.介绍气相色谱FID检测器的结构特点 、 使用中常见故障及故障排除方法.互联网Common PEG capillary column and FID wasin this method.实验采用了普通聚乙二醇极性毛细管色谱柱,氢火焰检测器.互联网An improved FID design made by Varian Chromatography Systems was introduced briefly.简要地介绍了Varian色谱公司对火焰离子化检测器的一项技术改进.互联网To lift ( an upper mast ) in order to remove the fid before lowering.在放倒前,先抬起 ( 上桅杆 ) 以便拔去销钉.互联网Entour é de places - fortes protestantes ( M é nerbes, Sivergues , Buoux ), Apt demeure cependant fid è lement catholique dans sa grande majorit é.处于新教包围的地盘下 ( Menerbes, Sivergues, Buoux ), 当时APT在它的大部分地区都忠于天主教.互联网收起实用场景例句释义实用场