前言 深度学习是最近比较热的词语.说到深度学习的应用,第一个想到的就是Prisma App的图像风格转换.既然感兴趣就直接开始干,读了论文,一知半解:看了别人的源码,才算大概了解的具体的实现,也惊叹别人的奇思妙想. 声明 代码主要学习了[titu1994/Neural-Style-Transfer]的代码,算是该项目部分的简化版或者删减版.这里做代码的注解和解释,也作为一个小玩具. 论文可以参考[A Neural Algorithm of Artistic Style],网上也有中文的版本. 使…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/53931536 1. 资源 Paper: A Neural Algorithm of Artistic Style TensorFlow version in GitHub: anishathalye/neural-style Caffe version in GitHub: fzliu/style-transfer Torch vers…

文章地址:A Neural Algorithm of Artistic Style 代码:https://github.com/jcjohnson/neural-style 这篇文章我认为可以起个浪漫的名字--每一个人都是梵高. 主要做的一件事情非常有意思.就是例如以下图的等式,通过将a图的style和p图的content进行融合.得到第三幅图x.style+content=styled content 怎么做呢?首先他定义了两个loss.分别表示终于生成的图x和style图a的样式上的loss…

在美术中,特别是绘画,人类掌握了通过在图像的内容和风格间建立复杂的相互作用从而创造独特的视觉体验的技巧.到目前为止,这个过程的算法基础是未知的,也没有现存的人工系统拥有这样的能力.然而在视觉感知的其他重要方向,如目标和人脸识别,一种受生物启发的深层神经网络最近展示了接近人类的表现.本文介绍了一种基于深层神经网络的人工神经网络系统,能够产生高感知质量的图片.该系统利用神经表示来分离和重组任意图像的内容和风格,为艺术图片创作提出了一种神经算法.不仅如此,在性能优良的人工神经网络和生物视觉的相似性之间…

1. TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性. TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话.单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统. TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型. 2015年11月5日,G…

以下内容需要直方图均衡化.规定化知识 均衡化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870 规定化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263 直方图均衡化应用: 图像直方图均衡化能拉伸灰度图,让像素值均匀分布在0,255之间,使图像看起来不会太亮或太暗,常用于图像增强: 直方图规定化应用: 举个例子,当我们需要对多张图像进行拼接时,我们希望这些图片的亮度.饱和度…

neural-style 官方地址:这个是使用torch7实现的;torch7安装比较麻烦.我这里使用的是大神使用TensorFlow实现的https://github.com/anishathalye/neural-style 1. 安装  我的操作系统是win10,装了Anaconda,TensorFlow包是通过pip安装的,中间没什么可说的.具体看TensorFlow官网就可以了. 2. 使用 python neural_style.py --content <content file>…

 Style Transfer 这个方向火起来是从2015年Gatys发表的Paper A Neural Algorithm of Artistic Style(神经风格迁移) , 这里就简单提一下论文的主要思想. 论文概述   Gatys这篇论文的核心思想就是 -- 图片的内容和风格是可以分离的,可以通过神经网络的方式,将图片的风格进行自由交换.  如果内容和风格是可以分离的,那么风格的迁移即可转化成这样一个问题:让生成图片的内容与内容来源图片尽可能相似,让图片的风格与风格来源图片尽可能相似.…

本周课程的主题是两大应用:人脸检测和风格迁移. 1. Face verification vs. face recognition Verification: 一对一的问题. 1) 输入:image, name/ID. 2) 输出:image是否对应这个name/ID. Recognition: 一对多的问题. 1) 数据库存了K个人. 2)输入:图片. 3)输出:如果图片中的人属于数据库,则输出ID:否则显示"not recognized". Verification是基础组建,正确…

原文:https://github.com/ycjing/Neural-Style-Transfer-Papers Neural-Style-Transfer-Papers Selected papers, corresponding codes and pre-trained models in our review paper "Neural Style Transfer: A Review" Citation If you find this repository useful…