原文:基於深度學習的圖像風格轉換

距離上次寫博客已經好久好久好久了,真是懈怠的生活節奏,整天混吃等死玩游戲,前些日子做畢業設計時總算又學了點新東西。學了一點深度學習和卷積神經網絡的知識,附帶着詳細學習了一下前段時間我覺得比較有意思的圖像風格轉換。畢竟是初學,順便把神經網絡方面的知識也寫在前面了,便於理解。若有不對的地方的話,希望指正。 主要參考的文獻有 A Neural Algorithm of Artistic Style 和 ...

2017-06-21 13:13 14 12690 推薦指數:

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深度學習風格化/生成藝術】圖像融合--毫無違和

玩轉圖像,可以玩一整天的圖像生成 Deep Painterly Harmonization 來自康奈爾大學的FujunLuan,在最近的文章中發表了一種可以再油畫、名畫和各種風格的原圖中,嵌入自己個性化的部分,並毫無違和感的展示出來。研究表明局域統計特征對於圖像的融入十分重要 ...

Tue Jan 01 03:52:00 CST 2019 0 1114
運用深度學習進行藝術風格轉換

使用深度學習進行藝術風格轉換始於 Leon Gatys 等人於2015年發表的論文 A Neural Algorithm of Artistic Style,為普通照片 “賦予” 名畫風格。由於其看上去不明覺厲的特性,在論文發表之后迅速得到了廣泛關注,此后幾年各種變種如雨后春筍般冒了出來,甚至誕生 ...

Wed Sep 19 02:03:00 CST 2018 2 1597
圖像風格轉換(Style Transfer | 風格遷移綜述)

所謂風格遷移,其實就是提供一幅畫(Reference style image),將任意一張照片轉化成這個風格,並盡量保留原照的內容(Content)。之前比較火的修圖軟件Prisma就提供了這個功能。我覺得這一說法可以改成風格遷移,將一張圖的風格遷移到另一張圖片上,也可以理解為生成問題,根據兩種 ...

Sat Oct 24 22:45:00 CST 2020 0 3116
深度學習-圖像分類

NI-DL 應用框架:圖像分類,目標檢測,分割提取。 底層:TensorFlow,Keras,Cuda,C/C++ 上層:VC++,C#.NET Winform 源碼編譯,支持本地部署,雲部署。 圖像分類:點擊查看 (本文) 目標檢測:點擊查看 圖像分割:點擊查看 ...

Mon Jul 06 07:58:00 CST 2020 0 631
深度學習--圖像預處理

圖像的視覺效果 2.轉換為更適合於人或機器分析處理的形式 3.突出對人或機器分析有意義的信息 4. ...

Thu Apr 30 01:41:00 CST 2020 0 1763
深度學習圖像的數據增強

   在圖像深度學習中,為了豐富圖像訓練集,更好的提取圖像特征,泛化模型(防止模型過擬合),一般都會對數據圖像進行數據增強, 數據增強,常用的方式,就是旋轉圖像,剪切圖像,改變圖像色差,扭曲圖像特征,改變圖像尺寸大小,增強圖像噪音(一般使用高斯噪音,鹽椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入 ...

Thu Dec 01 08:05:00 CST 2016 0 16002
 
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