1.简介 本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法.Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构.这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并将输入的图片变得与内容图片相似,且拥有风格图片的优美风格. 2.基本原理 我们定义两个间距,一个用于内容D_C,另一个用于风格D_S.D_C测量两张图片…

1 什么是人脸识别( what is face recognition ) 在相关文献中经常会提到人脸验证(verification)和人脸识别(recognition). verification就是输入图像,名字或id,判断是不是.而人脸识别是输入图像,输出这个人的名字或id. 我们先构造一个准确率高的verification,然后再把它应用到人脸识别中. 2 一次学习( One-shot learning ) 假设现在要做一个人脸识别,但是你的数据库对于每个人只有一张照片,要怎么做? 这个…

参考:https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具体的理论就不解释了,这里主要是解释代码: ⚠️使用的是python2.7 1.导入包和选择设备 下面是需要用来实现神经迁移的包列表: torch, torch.nn, numpy (使用pytorch实现神经网络必不可少的包) torch.optim (有效梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot (下载和显示图像) t…

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.…

图像风格迁移 最后要生成的图片是怎样的是难以想象的,所以朴素的监督学习方法可能不会生效, Content Loss 根据输入图片和输出图片的像素差别可以比较损失 \(l_{content} = \frac{1}{2}\sum (C_c-T_c)^2\) Style Loss 从中间提取多个特征层来衡量损失. 利用\(Gram\) \(Matrix\)(格拉姆矩阵)可以衡量风格的相关性,对于一个实矩阵\(X\),矩阵\(XX^T\)是\(X\)的行向量的格拉姆矩阵 \(l_{style}=\sum…

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…

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.6什么是神经网络风格转换neural style transfer 将原图片作为内容图片Content,风格图片Style,生成的图片用Generated image 表示. 4.7深度卷积神经网络在学什么What are deep ConvNets learning Zeiler, Matthew D., and Rob Fergus. "Visualizing and understand…

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化(权重值缩放到0-255之间)可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线.也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值.这跟人脑的功能几乎是一致的. 然而,我们只能可视化第一层滤波器得到如此有意义的结论,可视化后面的滤波器,我们将无法看到什么有用的东西. 1.…

--------------------- 作者:bestrivern 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/87008263 ========================================================== 一.迁移学习(Transfer learning)1.Task A and Task B has the same input x 2.You have a lot mor…

作者:Longway Date:2020-04-25 来源:单图像三维重建.2D到3D风格迁移和3D DeepDream 项目网址:http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html 代码网址:https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer 论文名称:Neural 3D Mesh Renderer(CVPR2018) 概述 对于二维图像背后的三维世界建模,哪一种三维表示最合适?现在常…