原文:基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现

基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现 摘要 深度卷积神经网络提取图像特征的机器学习方法目前被应用到各类图像处理问题中,该方法可以很好地识别分析图像,是人工智能领域的一个重要分支。 本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统,可以通过神经表示来分离和重组任意图像的内容与风格,为艺术图像的创建提供了新的算法与算法框架 本文中还实现了神经涂鸦系统作为风格迁移功能的补 ...

2020-06-05 19:08 3 591 推荐指数:

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卷积神经网络迁移学习

如果你要做一个计算机视觉应用,相比于从头训练权重,或者说从随机初始化权重开始,如果你下载别人已经训练好的网络结构的权重,那么你的进展会相当快。用这个预训练,然后转换到你感兴趣的任务上。 假如说你要建立一个猫的检测器,用来检测你自己的宠物猫,我们这里分类3个类别 ...

Thu Feb 15 22:49:00 CST 2018 0 3605
经典深度卷积神经网络模型原理与实现

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,在早期的图像识别研究中,最大的挑战是如何组织特征,因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。卷积神经网络相比传统的机器学习算法,无须手工提取特征,也不需要使用诸如 ...

Wed Feb 19 22:20:00 CST 2020 0 2890
深度学习之卷积神经网络

,结点,单元,像素点,patch 局部感受野的大小 = 滤波器的大小 1、 引入   在人工神经网络 ...

Mon Jul 20 05:17:00 CST 2015 2 8049
深度卷积神经网络学习笔记(一)

1.卷积操作实质: 输入图像(input volume),在深度方向上由很多slice组成,对于其中一个slice,可以对应很多神经元,神经元的weight表现为卷积核的形式,即一个方形的滤波器(filter)(如3X3),这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域(local ...

Sun Jul 31 05:20:00 CST 2016 0 23613
 
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