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…

·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…

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…

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…

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…

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…

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…

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.…

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…

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…