pytorch实现style transfer

说是实现,其实并不是我自己实现的亮出代码:https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/neural_style_transfer # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division from torch.backends import cudnn from torch.autograd import Variable from…

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 2019-10-10 10:50:19 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Huang_Arbitrary_Style_Transfer_ICCV_2017_paper.pdf Officical Torch Code: https://github.com/xu…

Image Style Transfer：多风格 TensorFlow 实现

·其实这是一个选修课的present,整理一下作为一篇博客,希望对你有用.讲解风格迁移的博客蛮多的,我就不过多的赘述了.讲一点几个关键的地方吧,当然最后的代码和ppt也希望对你有用. 1.引入: 风格迁移四个字直观理解很简单,就是将一张图像在保存原图大致的纹理结构的同时,具有别的图像的风格.说白了,就是对图像加了一个风格滤镜.就像下面这几幅图. 下面是对一个动态图,进行毕加索风格处理后的结果. 2.过程介绍: 现在我们来看看具体的实现过程.这是论文[3]给出的实现框架.首先我们来理解一下…

项目总结四：神经风格迁移项目（Art generation with Neural Style Transfer）

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…

DeepLearning.ai-Week4-Deep Learning & Art: Neural Style Transfer

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…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 2.Programming assignments：Art generation with Neural Style Transfer

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…

Art: Neural Style Transfer

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…

(转) Supercharging Style Transfer

Supercharging Style Transfer Wednesday, October 26, 2016 Posted by Vincent Dumoulin*, Jonathon Shlens and Manjunath Kudlur, Google Brain Team Pastiche. A French word, it designates a work of art that imitates the style of another one (not to be con…

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution and Super-Resolution 论文笔记

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution and Super-Resolution 论文笔记 ECCV 2016 摘要: 许多经典问题可以看做是图像转换问题(image transformation tasks).本文所提出的方法来解决的图像转换问题,是以监督训练的方式,训练一个前向传播的网络,利用的就是图像像素级之间的误差.这种方法在测试的时候非常有效,因为仅仅需要一次前向传播即可.但是,像素级的误…

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“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.…

《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》论文笔记

参考 http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/55052304 代码 https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle 出处 2016 · european conference on computer vision Motivation 研究Image transfomation的方法.有别于现有的typically train feed-forward convolutio…

[C4W4] Convolutional Neural Networks - Special applications: Face recognition & Neural style transfer

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…

OpenCv dnn模块扩展研究(1)--style transfer

一.opencv的示例模型文件使用Torch模型[OpenCV对各种模型兼容并包,起到胶水作用], 下载地址: fast_neural_style_eccv16_starry_night.t7 http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style/models/eccv16/starry_night.t7 和 fast_neural_style_instance_norm_feathers.t7 http://cs.stanford…

神经风格转换Neural Style Transfer a review

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…

Text Style Transfer论文笔记

Text Style Transfer主要是指Non-Parallel Data条件下的,具体的paper list见: https://github.com/fuzhenxin/Style-Transfer-in-Text Delete, Retrieve, Generate: A Simple Approach to Sentiment and Style Transfer (NAACL 2018) Transforming a sentence to alter a specific at…

pytorch例子学习——TRANSFER LEARNING TUTORIAL

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景微调convnet : 与随机初始化不同,我们使用一个预训练的网络初始化网络,就像在imagenet 1000 dataset上训练的网络一样.其余的训练看起来和往常一样. 将ConvNet作为固定的特征提取器 : 在这里,我们将冻结所有网络的权重,除了最后的全连接层.最后一个完全连接的层被替换为一个具有随机权重的新层,…

Pytorch tutorial 之Transfer Learning

引自官方: Transfer Learning tutorial Ng在Deeplearning.ai中讲过迁移学习适用于任务A.B有相同输入.任务B比任务A有更少的数据.A任务的低级特征有助于任务B.对于迁移学习,经验规则是如果任务B的数据很小,那可能只需训练最后一层的权重.若有足够多的数据则可以重新训练网络中的所有层.如果重新训练网络中的所有参数,这个在训练初期称为预训练(pre-training),因为事先利用任务A的权重初始化.在预训练的基础上更新权重,那么这个过程叫微调(fine t…

Neural style transfer

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…

ICCV2019 oral：Wavelet Domain Style Transfer for an Effective Perception-distortion Tradeoff in Single Image Super-Resolution

引言基于低分辨率的图像恢复高分辨图像具有重要意义,近年来,利用深度学习做单张图像超分辨主要有两个大方向:1.减小失真度(distortion, 意味着高PSNR)的图像超分辨,这类方法主要最小化均方误差:2.提高感知质量(perception)的图像.这类方法主要利用GAN来做约束,使得生成的图像和真实的高分辨率图像尽可能符合相同分布.这两大方向存在一种tradeoff,因为通常低失真度(高PSNR)的图像往往感知质量不高,不符合人眼认知,而高感知质量(本文用NRQM指标度量,高NRQM)的图…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 3.Programming assignments：Face Recognition for the Happy House

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…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 1.Practice quentions

[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…