Azure上GPU VM簡介 中國區的GPU機器終於正式上線了,這不是最為重要的,GPU的機器各家基本都有,最為重要的是Azure上這款GPU機器直接配備了NIVIDA最新一代基於Volta架 ...
論文: Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 提出背景: 作者認為前人所研究的風格遷移問題,是基於從源圖像中重新采樣該圖像的風格像素的分布,從而生成一個新的類似於源圖像的風格像素分布,加到目標圖像中,而該目標圖像中保留下來的基本都是一些低維的像素點,效果並不太理想。隨着深度學習的發展,作者就提出使用卷積神經網絡來完成風格遷 ...
2019-06-13 01:06 0 582 推薦指數:
Azure上GPU VM簡介 中國區的GPU機器終於正式上線了,這不是最為重要的,GPU的機器各家基本都有,最為重要的是Azure上這款GPU機器直接配備了NIVIDA最新一代基於Volta架 ...
風格遷移: 在內容上盡量與基准圖像保持一致,在風格上盡量與風格圖像保持一致。 1. 使用預訓練的VGG19網絡提取特征 2. 損失函數之一是“內容損失”(content loss),代表合成的圖像的特征與基准圖像的特征之間的L2距離,保證生成的圖像內容和基准圖像保持一致。 3. ...
最近推導了一些機器學習入門的算法,老是搞那些數學知識,搞的自己都沒信心和新區了。今天學着玩點有趣好玩的。 圖像的藝術風格遷移算法,算是一個簡單有趣,而且一般人都能看得到效果的算法。圖像藝術風格遷移,簡單的理解,就是找一個照片作為內容,然后把這個照片換成梵高或者畢加索等制定的風格。關於圖像藝術風格 ...
風格遷移 風格遷移算法經歷多次定義和更新,現在應用在許多智能手機APP上。 風格遷移在保留目標圖片內容的基礎上,將圖片風格引用在目標圖片上。 風格本質上是指在各種空間尺度上圖像中的紋理,顏色和視覺圖案;內容是圖像的高級宏觀結構。 實現風格遷移背后的關鍵概念與所有深度學習算法的核心相同:定義 ...
圖像風格遷移 最后要生成的圖片是怎樣的是難以想象的,所以朴素的監督學習方法可能不會生效, Content Loss 根據輸入圖片和輸出圖片的像素差別可以比較損失 \(l_{content} = \frac{1}{2}\sum (C_c-T_c)^2\) Style Loss 從中間提取 ...
樣式遷移 如果你是一位攝影愛好者,也許接觸過濾鏡。它能改變照片的顏色樣式,從而使風景照更加銳利或者令人像更加美白。但一個濾鏡通常只能改變照片的某個方面。如果要照片達到理想中的樣式,經常需要嘗試大量不同的組合,其復雜程度不亞於模型調參。 在本節中,我們將介紹如何使用卷積神經網絡自動將某圖像中 ...
所謂圖像風格遷移,是指利用算法學習著名畫作的風格,然后再把這種風格應用到另外一張圖片上的技術。著名的圖像處理應用Prisma是利用風格遷移技術,普通用戶的照片自動變換為具有藝術家風格的圖片。 一、圖像風格遷移的原理 1、原始圖像風格遷移的原理 在學習原始的圖像風格遷移之前,可以在先 ...
風格遷移 《從鍋爐工到AI專家(8)》中我們介紹了一個“圖片風格遷移”的例子。因為所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代碼,算法也相對復雜,所以文中沒有仔細介紹風格遷移的原理。 今天在TensorFlow 2.0的幫助,和新算法思想的優化下,實現同樣功能的代碼量大幅減少,結構 ...