风格转换

吴恩达 深度学习 卷积神经网络 特殊应用：人脸识别和神经风格转换

1.人脸识别人脸验证1：1人脸识别1：N2.One-ShotLearning单样本多分类学习3.SiameseNetwork通过Siamese网络得到一个人脸的128维特征计算如果值很大，则不是一个人否则，是一个人4.Tripiet损失数据集：关于1K个人的10K个图片，P与A关于同一人的样本，N与A关于不同人的样本一组Tripiet损失总损失5.面部验证与二分类将不同样本的特征值通过计算得到的结
Andy Wang·2018-08-29 11:24

深度学习-初识

入门基本概念机器学习简介机器学习：无序数据转化为价值的方法机器学习价值：从数据中抽取规律，并预测未来机器学习应用举例：分类问题：图像识别、垃圾邮件识别回归问题：股价预测、房价预测排序问题：点击率预估、推荐生成问题：图像生成、图像风格转换
Corwien·2018-08-19 00:00

深度学习框架之Caffe学习总结

主要应用于计算机视觉领域，如图像识别，目标识别，人脸识别，图像风格转换等方面。我们可以按照框架定义各种各样的卷积神经网络的结构，并且可以再此框架下增加自己的代码，设计新的算法，该框架的一个问题就
wu-ming·2018-08-02 01:00

人脸识别和神经风格转换

人脸识别人脸识别是一个很有趣的卷积神经网络的应用。来看看人脸验证和人脸识别的区别。人脸验证系统输入的是一张图片和某个人的名字或ID，输出的是图片是否是这个人。在人脸识别中，系统有K个人的数据库，输入一张图片，如果图片是这K个人中的一个，就输出这个人的ID。One-Shot学习人脸识别面临的一个问题是One-Shot学习（一次学习问题）。只有一张图片，用这张图片进行学习，这就是One-Shot学习问
DemonHunter211·2018-07-25 09:30

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-4) 人脸识别和神经风格转换--编程作业

Part1：HappyHouse的人脸识别本周的第一个作业我们将完成一个人脸识别系统。人脸识别问题可以分为两类：人脸验证:输入图片，验证是不是A1:1识别举例：人脸解锁手机，人脸刷卡人脸识别:有一个库，输入图片，验证是不是库里的一员1:K识别举例：员工门禁FaceNet通过神经网络学习将图片编码为128维数字向量。通过比较两个128维向量的相似度来确定两张图片是否是同一个人。在这个作业中，你需要：
haoyutiangang·2018-07-20 08:45

读书笔记 - 情商

个人觉得维基百科的解释比较抽象，而HBR文章《领导风格转换的艺术》里面对于“情商”的微观
万学凡·2018-07-15 21:44

Neural Style Transfer 神经风格迁移详解

我们选择一张普通的照片，再选择一张艺术作品，同时输入，经过神经风格转换，就能给这张照片赋予艺术的风格。那么是如何做到的呢？接下来看最早提
Cowry5·2018-07-13 21:22

VGG与风格迁移算法原理

1.1实验内容上节课我们学习了卷积神经网络的基本原理，本节实验我们将学习用于图像风格迁移的经典的卷积神经网络模型VGG，并用caffe提供的draw_net.py实现模型的可视化，本节实验我们也将学习图像风格转换的算法原理
xiaozongying·2018-07-05 22:53

迁移网络的应用-图像风格迁移

图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。
碧影江白·2018-06-24 19:12

迁移网络的应用-图像风格迁移

图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。
碧影江白·2018-06-24 19:34

Style-Transfer 那些事儿

阶段一最初的用神经网络实现的风格转换是需要不断迭代的，不仅速度慢，而且我要在A图加上B图的风格，就需要分别根据这两幅图进行不断前反向传播，更新输入，每次得到一张新的图都需要重新训练一次，效率实在太低。
傲娇的程序猿·2018-06-06 17:46

第四部分 人脸识别和神经风格转换 - 3 笔记

4.9内容代价函数Contentcostfunction定义代价函数里内容代价部分。假设用隐藏层l来计算内容代价，层数l越靠前，利用内容代价生成的图像越接近内容图片C。实际应用中，层数l既不会台浅也不会太深。假设选择l层来计算内容代价，令a[l][C]和a[l][G]代表图片C和G在l层的激活值，定义内容代价函数为：代价函数的定义即为，内容图片和生成图片在l层的激活，按元素相减取二范数，前面的1/
dddd34·2018-05-26 13:18

第四部分 人脸识别和神经风格转换 - 2 笔记

4.5面部验证与二分类Faceverificationandbinaryclassification利用Tripletloss是训练Siamese网络非常有效的方法，当然还有其他的训练方法。比如，将人脸识别问题看作是一个二分类问题。将两幅影像输入Siamese网络，假设输入为x(i)、x(j)，那么编码输出为f(x(i))、f(x(j))，将编码输入逻辑回归单元，然后进行预测。如果两幅影像是同一个
dddd34·2018-05-25 16:45

第四部分 人脸识别和神经风格转换 - 1 笔记

4.1什么是人脸识别？Whatisfacerecognition?实用的人脸识别系统:人脸识别+活体检测人脸验证vs人脸识别人脸验证(Faceverification)：输入是一张图片以及一个人的名字/ID，输出是验证图片是否是这个人，即1对1问题，分辨图片和ID是否一一对应。人脸识别(Facerecognition)：假设有K个人的数据库，输入一个人图片，需要从数据库中找到这个人对应的ID或者不
dddd34·2018-05-24 18:29

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

1.Introduction  前向传播方法的主要限制是每一个网络受约束只能适应一种风格，近来很对研究都在尝试解决这个问题但是他们仍然是只能用于有限的风格集，或者比单风格转换更慢。
顾北向南·2018-05-14 15:44

神经风格迁移

本文来自于网易云课堂什么是神经风格转换深度卷积网络在学什么？可以这么理解，每一层的每个单元都对应着不同的特征，如果检测到这个特征，那么这个单元就会被激活。
阿苏尔·2018-04-27 09:01

TensorFlow入门深度学习–13.图像风格转换

文章列表1.TensorFlow入门深度学习–01.基础知识..2.TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器（对添加高斯白噪声后的MNIST图像去噪）.5.TensorFlow入门深度学习–05.多层感知器实现MNIST数据分类.
drilistbox·2018-04-04 10:29

YOLO 人脸识别算法以及应用 (1)

第四周特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Specialapplications:Facerecognition&Neuralstyletransfer）4.1什么是人脸识别？
langlanlacn3·2018-03-26 09:24

风格迁移原理及tensorflow实现-附代码

PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution本文分为以下部分：第一节：深度学习在风格迁移上的背后原理；第二节：风格迁移的代码详解第三节：总结图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像
l7H9JA4·2018-03-22 00:00

深度学习之风格转换——Style Transfer

最近在学习CS20课程——一门讲述tensorflow应用的实践性课程，正好Assignment2讲到了StyleTransfer这个东西，这里把我的理解总结一下（代码基于Tensorflow）。代码：chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/assignments/02_style_transfer/论文：BringingImpressionismtoLif
sooner高·2018-03-19 20:16

创业板指数终于站上年线了，我该买哪只基金搭上这班车

文/清姝小栈（qingshuxiaozhan）年后，创业板蹿升得挺厉害，大家喜大普奔，风格转换了，可以买创业板了。那么问题来了？要不要买？怎么买？买哪个？清姝一直说，投资之前先定策略。
清姝·2018-03-15 18:54

GitHub上热门的Python项目

github.com/NVIDIA/FastPhotoStyleStar5978FastPhotoStyle是英伟达开源的照片风格转移深度学习算法实现库，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片
飞飞好奇·2018-03-15 17:21

深度学习框架-tensorflow进阶项目

打算把这篇博客记录完之后，写一篇使用深度学习完成图像风格转换的博客，先立个FLAG，这篇博客希望能在春节期间完成，年后估计还有的忙。
园小圆的技术博客·2018-02-18 19:47

QT+OpenCV照片动画风格转换

前言用OpenCV将摄像头采集到的图片转换成动画风格，加上了QT界面。这个小实验并不复杂，后面直接贴代码。代码在QTcreator中建的工程，只上部分比较重要的代码了，其他都是一样的。mainWindow.h：定义了一些槽函数以及中间变量。#ifndefMAINWINDOW_H#defineMAINWINDOW_H#include#include#include#include#includena
hongbin_xu·2018-02-12 08:54

艺术(图像风格转换) A Neural Algorithm of Artistic Style

艺术(图像风格转换)ANeuralAlgorithmofArtisticStyle标签（空格分隔）：论文翻译未完成1.论文翻译1.1课题引入在绘画方面，人类已经学会如何将内容和风格完美结合从而画出一幅复杂的作品
nerd呱呱·2018-01-30 15:22

第4门课程-卷积神经网络-第四周作业(图像风格转换)

0-背景所谓的风格转换是基于一张Content图像和一张Style图像，将两者融合，生成一张新的图像，分别兼具两者的内容和风格。
JasonLiu1919·2018-01-20 16:42

吴恩达deeplearning图像风格转换

吴恩达deeplearning图像风格转换，图像风格转换数据图像风格转换数据DeepLearning&Art:NeuralStyleTransferWelcometothesecondassignmentofthisweek.Inthisassignment
Z_y_forever·2017-12-24 17:16

StyleBank 学习小记：一个可以分离风格与内容的图像风格转换器

实现代码：https://github.com/yjc567/StyleBank本文是对文章StyleBank:AnExplicitRepresentationforNeuralImageStyleTransfer的整理，以及自己重现其实验的结果和查阅相关资料的记录。大纲本文的大体内容分为以下几点：StyleBank的网络结构StyleBank的训练策略StyleBank的特性与优点StyleBa
Brassica_·2017-12-13 17:25

C语言实现注释行转换

我们发现c和c++中的注释标注是不一样的，C语言中注释一行或者一段是将内容放在“/*”和“*/”之间，而C++中用“//”放在注释行的最前面，而且C++中是全面兼容C的注释规则，但是我们如何让将C语言的注释风格转换成
DY_1024·2017-12-11 00:51

梵高眼中的世界（一）实时图像风格转换简介

Prisma是个能够将图像风格转换为艺术风格的APP，它能够实现如下转换：Prisma除了引起大众的好奇心外，业内人士也纷纷猜测Prisma是如何做到实现快速的图像风格转换。此前，在Gatys的论文
Efackw13·2017-12-07 01:51

吴恩达deeplearning之CNN—人脸识别与风格化转换(2)

6.什么是神经网络风格转换把下图content的内容转换成Style风格的图像，结果如下Generate图像所示。7.什么是深度卷积网络这部分通过一些可视化例子来理解，深度卷积网络在学习一些什么东西。
ice_actor·2017-11-26 20:04

深度学习【23】图像风格化总结

也是图像风格转换的开山之作。该论文最大的创新点是，找出了能够表征风格和内容的特征。这些特征都是从已经训练好的VGG19抽取出来的。
DCD_Lin·2017-11-10 15:09

失恋笔记

知道自己想要什么，对方想要什么；学会撒娇；不断展示自己的优点、缺点和个性；展示可得性；多沟通，多交流，多走心；有独立的空间和时间，做自己该做的事情，不一味陷在爱情里面，保持适当距离感和神秘感；穿衣打扮有变化，不同风格转换
Arielhasasecret·2017-11-01 17:18

图片风格转换（附TensorFlow代码）

源论文：ANeuralAlgorithmofArtisticStyle.2015NIPS思路：采用ImageNet数据集预训练一个VGG19网络出来，得到网络结构如下图：其中紫色框中的5个layer代表图像风格层，绿色框代表内容层。·对于输入的风格图片，通过前向传播计算出5个风格层的特征图，元素平铺然后求内积(例如28*28平铺为784*1，再求内积变成784*784)，得到格拉姆矩阵(Gramm
英国老鼠_·2017-10-18 22:48

【你在我的诗里·肆】玉漏迟·耳风

耳风，很严谨，很勤奋，但他谑起来的时候，我会怀疑他有一个风格转换开关。
穿越者木易君·2017-10-03 19:22

Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN

网络结构本文的GAN网络结构为:生成网络的输入为需要风格转换的图像即input,以及风格特征.采用VGG16/19的fc1层,提取风格图像的特征,风格特征为4096维的向量.生成网络结构和目标函数文章试验发现
imperfect00·2017-09-23 22:52

neural-style、chainer-fast-neuralstyle图像风格转换使用

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-style1.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pytho
xiaozhuang1992·2017-09-13 11:40

GitHub上大热的Deep Photo终于有TensorFlow版了！

今年4月，美国康奈尔大学和Adobe的一个研究团队FujunLuan和SylvainParis等人，在arvix上通过论文“DeepPhotoStyleTransfer”，提出了一种叫做“深度摄影风格转换
c2a2o2·2017-08-17 16:31

【风格转换还在继续 】

【回顾盘面】：8月8日（周二）两市小幅低开，沪指维持窄幅震荡走势，深成指在创业板强势走高带领下，较沪指更强，最后沪指收报3281点，涨0.07%；深成指收报10496点，涨0.43%；创业板收报1762点，涨1.73%。从盘面上看，猪肉、泛农业、区块链等板块涨幅居前；钢铁、石油矿业、煤炭等板块跌幅居前。全天两市成交5270.1亿元，比上一个交易日的4595.6亿元增加了674.5亿元，量能放大了1
亻壬我行·2017-08-08 16:34

基于卷积神经网络实现图片风格的迁移 3

实现图片的风格转换一、实验介绍1.1实验内容上一节课我们介绍了经典的CNN模型VGG，以及图像风格迁移算法的基本原理。
oxuzhenyi·2017-07-28 23:52

基于卷积神经网络实现图片风格的迁移 2

1.1实验内容上节课我们学习了卷积神经网络的基本原理，本节实验我们将学习用于图像风格迁移的经典的卷积神经网络模型VGG，并用caffe提供的draw_net.py实现模型的可视化，本节实验我们也将学习图像风格转换的算法原理
oxuzhenyi·2017-07-28 23:48

《image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》论文笔记

1．论文出处：cvpr20162．主要思路：为了进行图像的风格转换，作者利用CNN提取图像A的内容特征（如物体等）和图像B的风格特征，然后利用这些特征，生成图像C，图像C具有A的内容和B的风格。
SCUTlihaoyu·2017-07-21 14:33

精致的像素级别的风格转换 ----- Deep Image Analogy

与以前风格转换的异同：以前styletransfer的风格是全局的，指的是一种”画风“，这种转换与局部内容关系不大，比如古代山水画的画风或是抽象派的画风等等，是图像全局的风格的表达”。
Hungryof·2017-06-27 14:00

fecebook移动端AI实践方案

这种技术被称为“风格转换”。它采用一种形象风格的艺术品质，就像梵高绘画的样式，并将其应用于其他图像和视频。直到现在，通常需要将内容发送到数据中心进行大型计算机服务器处理，这是一项技术难点。
fengsehng·2017-06-21 01:25

带你理解CycleGAN，并用TensorFlow轻松实现

图1：星空版小狗文末有风格迁移小demo或者，你可以用目前很流行的Faceapp让下面这位严肃的大叔露出笑容图2：一个笑容灿烂的杀手要实现这样的图像风格转换，通常需要一个包含成对图片的训练集。
c2a2o2·2017-06-16 17:24

创业板反弹行情有望开启

题材股，概念股表现良好，次新股，人工智能，互联网受到资金青睐，市场风格转换比较明显，赚钱效应逐渐增加。上证50指数，已经连续三天收阴，之前随着涨幅越来越大，获利筹码开始落袋为安，预计会迎来正式调整。
王亚伟·2017-06-15 00:00

梵高眼中的世界（二）基于perceptual损失的网络

在上一篇文章梵高眼中的世界（一）实时图像风格转换简介中，我们介绍了Ga
Efackw13·2017-05-28 22:15

开源|效果惊人！Cycle Gan瞬间让马变成斑马

全球人工智能文章来源：Github翻译：马卓奇博士从油画生成照片，将马转换成斑马，进行风格转换，以及更多（UCBerkeley）项目主页：https://junyanz.github.io/CycleGAN
龙骨·2017-05-14 00:56

照片美妆---卷积“换脸”

本文转载自：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/69196428“卷积”换脸正文：图像风格转换[1][2][3]在效果上的成功，使得研究者们开始拓展它的应用范围
Trent1985·2017-05-11 11:00

深度卷积神经网络图像风格变换 Deep Photo Style Transfer

深度卷积神经网络图像风格变换DeepPhotoStyleTransferTaylorGuo，2017年4月23日星期日-4月27日星期四摘要本文介绍了深度学习方法的图像风格转换，处理各种各样的图像内容，
新新大熊·2017-04-27 18:27
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