风格迁移: 在内容上尽量与基准图像保持一致,在风格上尽量与风格图像保持一致. 1. 使用预训练的VGG19网络提取特征 2. 损失函数之一是"内容损失"(content loss),代表合成的图像的特征与基准图像的特征之间的L2距离,保证生成的图像内容和基准图像保持一致. 3. 损失函数之二是"风格损失"(style loss),代表合成图像的特征与风格图像的特征之间的Gram矩阵之间的差异,保证生成图像的风格和风格图像保持一致. 4. 损失函数之三是"差

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

风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新,现在应用在许多智能手机APP上. 风格迁移在保留目标图片内容的基础上,将图片风格引用在目标图片上. 风格本质上是指在各种空间尺度上图像中的纹理,颜色和视觉图案;内容是图像的高级宏观结构. 实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同:定义了一个损失函数来指定想要实现的目标,并最大限度地减少这种损失. 知道自己想要实现的目标:在采用参考图像的样式的同时保留原始图像的内容.如果我们能够在数学上定义内容和样式,那么最小化的适当损失函数将是以下内容:

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.

近日,期刊平台 Distill 发布了谷歌研究人员的一篇文章,介绍一个适用于神经网络可视化和风格迁移的强大工具:可微图像参数化.这篇文章从多个方面介绍了该工具. 图像分类神经网络拥有卓越的图像生成能力.DeepDream [1].风格迁移 [2] 和特征可视化 [3] 等技术利用这种能力作为探索神经网络内部原理的强大工具,并基于神经网络把艺术创作推进了一小步. 所有这些技术基本上以相同的方式工作.计算机视觉领域使用的神经网络拥有图像的丰富内部表征.我们可以使用该表征描述我们希望图像具备的特性(如

 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.

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

Gram定义 n维欧式空间中任意k个向量之间两两的内积所组成的矩阵,称为这k个向量的格拉姆矩阵(Gram matrix) 根据定义可以看到,每个Gram矩阵背后都有一组向量,Gram矩阵就是由这一组向量两两内积得到的,先说一下向量内积是做什么的. 向量的内积,也叫向量的点乘,对两个向量执行内积运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,内积的结果是一个标量.例如对于向量a和向量b:                             a和b的内积公式为: 两个向量的内积有什么用呢?一

『cs231n』卷积神经网络的可视化应用 文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url = 'https://s3.amazonaws.com/cadl/models/vgg16.tfmodel' model_dir = 'vgg16/' model_name = 'vgg16.tfmodel' def mode

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