Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks: Application Residual Networks Autonomous driving - Car detection YOLO Face Recognition for the Happy House Art: N…

1 - Task Implement the neural style transfer algorithm Generate novel artistic images using your algorithm 2 - Import Packages import os import sys import scipy.io import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import imshow…

Deep Learning & Art: Neural Style Transfer Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) (https://arxiv.org/abs/1508.06576). In this as…

1.项目介绍 神经风格转换 (NST) 是深部学习中最有趣的技术之一.它合并两个图像, 即 内容图像 C(content image) 和 样式图像S(style image), 以生成图像 G(generated image).生成的图像 G 将图像 C 的 内容与图像S的 样式组合在一起. 2.模型 利用迁移学习的技巧,模型采用预训练的VGG19网络.预训练的模型来自 MatConvNet. http://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained/ . 模型结…

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“迁移”到另一张图片上: 然而,原始的风格迁移(论文地址:https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf)的速度是非常慢的.在GPU上,生成一张图片都需要10分钟左右,而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序,甚至需要几个小时.这个时间还会随着图片尺寸的增大而迅速增大.…

第四周:Special applications: Face recognition & Neural style transfer 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 欢迎来到第四周,即这门课卷积神经网络课程的最后一周.到目前为止,你学了很多卷积神经网络的知识.我这周准备向你展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品. 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演…

原文:http://mp.weixin.qq.com/s/t_jknoYuyAM9fu6CI8OdNw 作者:Yongcheng Jing 等 机器之心编译 风格迁移是近来人工智能领域内的一个热门研究主题,机器之心也报道了很多相关的研究.近日,来自浙江大学和亚利桑那州立大学的几位研究者在 arXiv 上发布了一篇「神经风格迁移(Neural Style Transfer)」的概述论文,对当前神经网络风格迁移技术的研究.应用和难题进行了全面的总结.机器之心对该论文的部分内容进行了编译介绍,论文原文…

Face Recognition for the Happy House Welcome to the first assignment of week 4! Here you will build a face recognition system. Many of the ideas presented here are from FaceNet. In lecture, we also talked about DeepFace. Face recognition problems com…

网络风格迁移 作者:无用 本文通过学习吴恩达视频所做笔记 目录 简介 可视化卷积层 构建风格迁移网络 一.网络风格迁移简介 二.可视化卷积层 可视化深层卷积网络???这个问题我看过一篇文章,我会在后补上 本网络共有5个卷积层,每个层的卷积核所检测的对象都不一致 第一层 一直重复直到第五层结束.层数往后,其检测的对象越明确. 三.构建风格迁移网络 First we define the cost function.which means the degree of similary between…

[解释] This allows us to learn to predict a person’s identity using a softmax output unit, where the number of classes equals the number of persons in the database plus 1 (for the final “not in database” class). 上述选项错误的原因: 1.plus 1的解释错误: 将某人的照片放进卷积神经网络…