在美術中,特別是繪畫,人類掌握了通過在圖像的內容和風格間建立復雜的相互作用從而創造獨特的視覺體驗的技巧。到目前為止,這個過程的算法基礎是未知的,也沒有現存的人工系統擁有這樣的能力。然而在視覺感知的其他重要方向,如目標和人臉識別,一種受生物啟發的深層神經網絡最近展示了接近人類的表現。本文介紹 ...
目錄 整體思路 原理理解 實際操作 年,Gatys等人發表了文章 A Neural Algorithm of Artistic Style ,首次使用深度學習進行藝術畫風格學習。為普通照片 賦予 名畫風格。猶如兩個不同物體的靈魂和肉體的重組。本文將基於這篇論文和一些大佬的文章說下我的拙見。 一 整體思路 藝術風格轉換的主要目的是將一張參考圖片的風格應用到另一張原始圖片上,最后的生成圖片能既保留原始 ...
2020-03-22 18:55 0 2603 推薦指數:
在美術中,特別是繪畫,人類掌握了通過在圖像的內容和風格間建立復雜的相互作用從而創造獨特的視覺體驗的技巧。到目前為止,這個過程的算法基礎是未知的,也沒有現存的人工系統擁有這樣的能力。然而在視覺感知的其他重要方向,如目標和人臉識別,一種受生物啟發的深層神經網絡最近展示了接近人類的表現。本文介紹 ...
前言 深度學習是最近比較熱的詞語。說到深度學習的應用,第一個想到的就是Prisma App的圖像風格轉換。既然感興趣就直接開始干,讀了論文,一知半解;看了別人的源碼,才算大概了解的具體的實現,也驚嘆別人的奇思妙想。 聲明 代碼主要學習了【titu1994 ...
Mutual Information Neural Estimation 互信息定義: \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P ...
一、風格遷移簡介 風格遷移(Style Transfer)是深度學習眾多應用中非常有趣的一種,如圖,我們可以使用這種方法把一張圖片的風格“遷移”到另一張圖片上: 然而,原始的風格遷移(論文地址:https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf)的速度是非常慢 ...
相關的代碼都在Github上,請參見我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬請多多關注哈~~~ 概述 在藝術領域,藝術家可以通過風格和內容的相互交融來創作不同的畫作,現階段,在深度神經網絡的幫助下,計算機可以輕易 ...
CapsuleNet 前言 找了很多資料,終於把整個流程搞懂了,其實要懂這個運算並不難,難的對我來說是怎么用代碼實現,也找了github上的一些代碼來看,對我來說都有點冗長,變量分布太遠導致我腦袋炸了,所以我就在B站找視頻看看有沒有代碼講解,算是不負苦心吧,終於把實現部分解決了。 不寫論文 ...
引言 介紹 目前精度高的檢測器都是基於two-stage,proposal-driven機制,第一階段生成稀疏的候選對象位置集,第二階段使用CNN進一步將每個候選位置分為前景或者背景以及 ...
How much position information do convolutional neural network encode? Intro 文章是ICML2020的一個工作,探究了CNN到底有沒有編碼位置信息,這些位置信息在哪些神經元中被編碼、這些位置信息又是如何被暴露給神經網絡 ...