基于caffe的艺术迁移学习 style-transfer-windows+caffe
这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer
比如这是梵高的画
这是你自己的照片
然后你想生成这样
怎么实现呢在基于windows的caffe上,很简单。
1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好。
最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,在windows cmd下输入 pip install progressbar
2 解压style-transfer-master文件夹,运行\scripts 下的download_models.sh 就会下载模型,
在model文件夹下会出现caffenet、vgg16、vgg19、googlenet等文件夹,但是有时候model文件夹里面还是没有.model文件,一般来说.model文件有几十到几百M不等。
我们可以打开download_models.sh,按照里面的链接直接下载。
3 运行代码
下面是运行代码的格式: python style.py -s <style_image> -c <content_image> -m <model_name> -g 0
在windows下 切换到style.py 所在的目录,输入代码如下
python style.py -s images/style/starry_night.jpg -c images/content/nanjing.jpg -m vgg19 -g 0
可见上面例子中,style-image对应starry_night.jpg 即风格图像, content_image对应自己的照片nanjing.jpg, 模型选择vgg19, g 0对应选择默认的GPU,如果是g -1则为CPU
然后回车就能运行,得到上述结果了。
下面是运行的示意图:
可以看到,选择GPU、然后加载图像和模型成功后就开始跑了,左侧是显示运行进度,已经是6%,还需要54分钟左右,由于图像比较大,时间比较长。
4 更改style.py 中
parser.add_argument("-l", "--length", default=1024, type=float, required=False, help="maximum image length")
def transfer_style(self, img_style, img_content, length=1024, ratio=1e5,
n_iter=512, init="-1", verbose=False, callback=None): 可以设置图像输出的尺寸大小,例如你自己的照片图像大小是1024*500 ,更改输出length=1024,可以获得与原始图像一致的尺寸。
不更改的话,程序中默认输出是512宽度,和输入原始图像一致的宽长比。
我自己的实验结果
原始图像:
输出的效果:
基于caffe的艺术迁移学习 style-transfer-windows+caffe的更多相关文章
- 迁移学习( Transfer Learning )
在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关 ...
- 迁移学习(Transfer Learning)(转载)
原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型 ...
- 迁移学习(Transfer Learning)
原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型 ...
- Domain adaptation:连接机器学习(Machine Learning)与迁移学习(Transfer Learning)
domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 so ...
- 【47】迁移学习(Transfer Learning)
迁移学习(Transfer Learning) 如果你要做一个计算机视觉的应用,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网络结构的权重,你通常能够进展的相当快,用这个作 ...
- 基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别
http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”, ...
- 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU)
说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而 ...
- fast neural style transfer图像风格迁移基于tensorflow实现
引自:深度学习实践:使用Tensorflow实现快速风格迁移 一.风格迁移简介 风格迁移(Style Transfer)是深度学习众多应用中非常有趣的一种,如图,我们可以使用这种方法把一张图片的风格“ ...
- 《A Survey on Transfer Learning》迁移学习研究综述 翻译
迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要: 在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据 ...
随机推荐
- Apache HttpAsyncClient 如何设置per request timeout
最近做一个项目时用到HttpAsyncClient:因项目所需,要求能对一个具体的request 设置连接和读写超时:但发现在HttpAsyncClient中,只有在创建一个HttpAsyncClie ...
- 基于资源的权限系统-API设计
概述 权限系统需要和别的系统集成,因此,良好的API是易用性的保证. 这里只设计一些权限相关的核心 API,关于用户,组织,导入导出之类的后续再逐步补充 API 设计 围绕权限有以下 4 类 API: ...
- Eclipse引入外部Jar在发布时没有自动带入,导致出现ClassNoFound错误
今天换了一台电脑重新配置环境调试老程序的时候出现链接数据库错误java.lang.ClassNotFoundException: oracle.jdbc.driver.OracleDriver提示. ...
- 基于SignalR的web端即时通讯 - ChatJS
先看下效果. ChatJS 是基于SignalR实现的Web端IM,界面风格模仿的是“脸书”,可以很方便的集成到已有的产品中. 项目官网:http://chatjs.net/ github地址:htt ...
- 关于CAP定理的个人理解
CAP定理简介 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(C ...
- C# 获取当前日期在指定日期范围内是第几周
public static int GetWeekOfDay(DateTime start, DateTime end) { //总周数 )); //用于存储日期 var weekDic = new ...
- [翻译]AKKA笔记 - LOGGING与测试ACTORS -2 (一)
在前两章 ( 一 , 二 ) ,我们大致讲了Actor和message是怎么工作的,让我们看一下日志和测试我们的 TeacherActor . RECAP 这是上一节我们的Actor代码: class ...
- 知方可补不足~SQL为大数据引入分区表
回到目录 一些概念 分区表在oracle和sqlserver中都上存在的,当数据表的数据量过大时,上千万,上亿的数据,在进行数据查询时需要显得比较慢,性能很差,这时是时候引入分区表了,分区表顾名思义, ...
- 新特性AAtitti css3 新特性attilax总结titti css
Atitti css3 新特性attilax总结 图片发光效果2 透明渐变效果2 文字描边2 背景拉伸2 CSS3 选择器(Selector)4 @Font-face 特性7 Word-wrap &a ...
- fir.im Weekly - 你与优秀源码之间只差一个 Star
说起开源社区,Github 是一个不可缺少的存在.作为全球最大的同性交友网站,上面有太多优秀的开源代码库和编程大神,让无数开发者心生向往.那么如何正确的使用 Github,也许是编程学习之必要.来看下 ...