CycleGAN风格迁移

使用TensorFlow Hub进行神经风格迁移

本文将介绍以下内容：神经风格迁移的描述神经风格迁移如何工作风格迁移的代码实现什么是神经风格迁移神经风格迁移（NST）是一种技术，涉及利用深度卷积神经网络和算法从
人工智能遇见磐创·2020-08-21 13:11

几个不错深度学习github源码（人体姿态、物体姿态、人脸相关、行人重识别、行人属性、风格迁移、目标检测、OCR）

包括人体姿态、物体姿态、人脸相关、行人重识别、行人属性、风格迁移、目标检测。主要以pytorch或tensorflow为主。
我有一個夢想·2020-08-20 22:56

CycleGAN与pix2pix训练自己的数据集-Pytorch

github：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix参考：https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article
froth moon·2020-08-20 11:22

【Note】pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

1.data部分下载数据集summer2winter_yosemite，文件夹结构如下summer2winter_yosemite├─testA310幅256x256图像├─testB239幅├─trainA1232幅└─trainB963幅训练模型pythontrain.py--datarootdatasets/summer2winter_yosemite--namerun01--modelcy
o0Helloworld0o·2020-08-20 10:35

深度学习（2）Unspervised Attention-guided Image-to-Image Translation

这篇文章基于CycleGAN的工作。
WallE瓦力狗·2020-08-20 06:18

计算机视觉：卷积神经网络（2）

图像识别、目标检测、风格迁移实例研究CNN经典模型：LeNet-5AlexNetVGGResNetLeNet-5：第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。
目睹闰土刺猹的瓜·2020-08-20 02:24

【Pytorch代码】神经风格迁移Pytorch教程代码 逐句解析

【Pytorch代码】神经风格迁移Pytorch教程代码逐句解析————————————————————————0教程介绍本教程基于论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》
王鑫是个弄潮儿·2020-08-19 03:51

torch.optim.lr_scheduler：调整学习率

本文是笔者在学习cycleGAN的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。
qyhaill·2020-08-18 02:31

GAN系列(四) —— StarGAN多领域图像翻译

引入之前的模型不管是Pix2Pix还是CycleGAN，它们都是在两个领域上去做转换的那么当有多个领域的时候，模型就会变得非常低效比如说在美图秀秀上，可以做很多功能，美化人、人脸上加饰品、改变肤色等等这么多种任务
hxxjxw·2020-08-17 22:04

图像风格迁移1 A Neural Algorithm of Artistic Style

论文地址https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。
xz1308579340·2020-08-17 17:27

图像风格迁移-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

论文：ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks论文链接图像风格迁移最近两年比较火，看起来也比较有趣，所以这两天闲暇时候看了一些文章了解了下其中的原理
AI之路·2020-08-17 15:30

【生成对抗网络学习】CycleGAN 原理介绍及论文详解

CycleGAN是Jun-YanZhu等人于17年3月份提出的对抗神经网络模型，模型理论与pix2pix非常相似。CycleGAN的的作用是将一类图片转换成另外一类图片。
__阿健__·2020-08-17 13:33

图片风格迁移（a neural algorithm of artistic style）

风格迁移一张图片A作为content，一张图片B作为style，输出具有Bstyle的Acontent。
Yonggie·2020-08-17 11:35

图像风格迁移来源论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》读后总结

图像风格迁移来源论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》读后总结前言文章主要内容与贡献提出了图像风格迁移损失函数前言这是一些对于论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle
geek12138_·2020-08-17 11:23

【风格迁移】CycleGAN的训练和实时视频风格迁移

CycleGAN简单来说，功能就是：自动将某一类图片转换成另外一类图片。
Memory逆光·2020-08-17 11:31

基于Tensorflow的CycleGAN测试(非成对图像风格迁移：橙子--> 苹果)

图像风格迁移有两种大的类型，一种是成对的，一种是非成对了。成对的著名模型就是pix2pix，这种的例子，如从影像地图转换为矢量地图，从素描转换为纹理图等。这些的特点就是训练数据集之间的成对的。
sparkexpert·2020-08-17 10:18

Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型

Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-imagetranslationwithconditionaladversarialnetworks的笔记。
ZiSeoi·2020-08-17 10:59

基于Pytorch实现风格迁移（CS231n assignment3）

风格迁移由Gatys等与2015年提出，论文：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR
小石学CS·2020-08-17 09:49

Gatys风格迁移NeuralImageSynthesis(慢速)环境搭建

@[TOC](Gatys风格迁移NeuralImageSynthesis(慢速)环境搭建)环境总览源码地址：NeuralImageSynthesis注意：这个代码的环境必须要在ubuntu16.04上装
tiny_ten·2020-08-17 09:18

风格迁移

gatys的论文，vgg作为loss不更新权值，更新的是从原画（content）复制过来的Tensor(target)，不断的更新图像，完成迁移。李菲菲用的生成网络做的这个事，等于是训练了一个专门的迁移网络。更新的是生成器G.这两种方法貌似都与pix2pix不一样，好像他们一个风格的图像就一张。cartoon好像沿用了这种方法，略有取巧啊，哭唧唧。gatys的：ContentReconstruct
YANGN1·2020-08-17 08:17

【人工智能】python图像风格迁移，来欣赏梵高风格的石原里美吧！

图像的风格迁移，心心念念好久了啊！简单几个步骤，就可以转换图片风格啦。
HelenLee01·2020-08-17 03:07

基于飞桨PaddlePaddle复现论文U-GAN-IT

由于该主题的广泛应用，包括图像修复，风格迁移，因此在机器学习和计算机视觉领域引起了研究人员的广泛关注
mrlnji·2020-08-17 01:23

CycleGAN：图片风格，想换就换 | ICCV 2017论文解读

本文提出的模型名为CycleGAN，作者希望在不借助pairedexample情况
PaperWeekly·2020-08-17 00:31

百度飞桨PaddlePaddle论文复现——StarGANv2论文解读

StarGANv2论文解读任务描述多领域间的多样化图像转换（image-to-imagetranslation）生成图像多样化多个域上具有可拓展性相关介绍生成对抗网络cGANCycleGANStarGAN风格迁移
Countonme95·2020-08-16 23:47

CIFAR-10 CNN网络学习（一）

卷积神经网络（CNN）对于自然语言处理、风格迁移、机器视觉、人机博弈有着广泛而成功的应用，并且在图像分类任务上CNN在15年前就已经超越了人类视觉。
大牛眼·2020-08-16 09:00

带你读论文：基于深度学习的图像分类中数据增强的有效性

它将通过使用传统数据扩充技术(比如裁剪、旋转)或者现代意义上讲的GAN(CycleGAN)。导言在这一部分，作者指出神经网络可以从数据中获益。
cl15926282674·2020-08-16 06:24

跑风格迁移遇到了：TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method

环境配置：python3.6.9原因：主要是因为数据类型的问题（int与float）：在python2中“/”是求整例如在python2：5/2结果为2(int)而在python3中：5/2结果为2.5（float）5//2才为2而切片或者索引应为整数故在出问题的那个地方将“/”改成“//”就可以了如：x0=random.sample(range(110),1)[0]/4x1=random.sam
GF小甘·2020-08-16 03:53

【pytorch】buffer的使用

写作背景：最近在研究pix2pix、cyclegan和pix2pixHD的代码，发现自己对pytorch根本就是什么都不会，所以准备开始针对代码中出现的自己不懂的地方写在CSDN上，记录自己的学习过程和学习难点
weixin_43468458·2020-08-16 03:30

风格迁移论文----关于内容结构的控制

介绍：这几篇论文着重点不在于风格迁移的方法，而是关注迁移过程中对合成图像中内容结构的控制。通过论文中提出的不同方实现在风格转换过程中将输出图片的多样性（比如变换内容，空间控制等）。
光遇旅人·2020-08-15 11:56

GAN做图像翻译的一点总结

如今，随着GAN在生成清晰图像（sharpimages）上的成功，GAN在图像翻译任务上的方法越来越多，pix2pix，CycleGAN，UNIT，DTN，FaderNets，DistanceGAN，GeneGAN
PaperWeekly·2020-08-15 10:16

PyTorch的入门与实战视频教程-七月在线

232.2M]┃┣━━03.第三课语言模型.mp4[181.6M]┃┣━━04.第四课自然语言分类任务.mp4[214.8M]┃┣━━05.第五课简单图片分类.mp4[233.8M]┃┣━━06.第六课图片风格迁移和
Ethan的博客·2020-08-14 00:25

A Content Transformation Block for Image Style Transfer (CVPR2019, 风格迁移)

“AContentTransformationBlockforImageStyleTransfer.”CVPR2019.风格迁移问题:X→YX\rightarrowYX→Y。
PoemK·2020-08-13 23:37

好像还挺好玩的GAN7——CycleGAN实现图像风格转换

好像还挺好玩的GAN7——CycleGAN实现图像风格转换学习前言什么是CycleGANkeras_contrib库的Windows安装代码与训练数据的下载神经网络构建1、Generator2、Discriminator
Bubbliiiing·2020-08-13 22:12

深度学习框架PyTorch入门与实践：第八章 AI艺术家：神经网络风格迁移

本章我们将介绍一个酷炫的深度学习应用——风格迁移（StyleTransfer）。近年来，由深度学习引领的人工智能技术浪潮越来越广泛地应用到社会各个领域。
金字塔下的小蜗牛·2020-08-13 19:20

pytorch学习第三次打卡

学习第三次打卡目录文章目录Pytorch学习第三次打卡目录批量归一化对输入的标准化（浅层模型）批量归一化（深度模型）代码实现残差网络残差块（ResidualBlock）ResNet模型稠密连接网络主要构建模块目标检测基础锚框风格迁移
下一刻%＆拥抱你·2020-08-13 18:26

CycleGAN实现图像风格迁移的神作

openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zhu_Unpaired_Image-To-Image_Translation_ICCV_2017_paper.pdf在CycleGAN
Moon_0911·2020-08-13 14:28

实现CycleGAN对图片进行风格转换

实现CycleGAN对图片进行风格转换参考官方源码：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix常见问题参考：https://github.com
clover_my·2020-08-13 13:53

Python深度学习基于PyTorch(Chapter 12 实战生产式模型 Section 12.2 风格迁移 )

from__future__importprint_functionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvision.transformsastransform
1_More_Step·2020-08-13 12:03

系列【2】CycleGAN-Tensorflow2.0神经网络层级集成、网络模型的编译

前言：要进入CycleGan-tensorflow2.0实战之前，我们先对Tensorflow2.0-API熟悉熟悉。tf.keras.sequentialSequential是一个方法类。
阿光砸瓮·2020-08-11 20:08

使用paddlehub制作酷炫视频

文章目录前言设计由衷paddlehub的人体关键点模型人体关键点之间的联系给视频融合语音用moveipy库融合音频与视频为啥么用风格迁移去融合视频总结前言该项目主要是为了好玩，花里呼哨，功能如下采用了两个
小刘同学的博客·2020-08-11 16:02

不必上抖音，AI Studio社区项目帮你完成简约风格迁移

点击左上方蓝字关注我们AIStudio经过两年的建设，现已累计了数以万计的优质项目和数据集，首先感谢大家伴随我们成长~上次给大家推荐了用户项目精选项目合集，好评如潮~本次给大家带来近期平台热门优质项目，每个项目都可以直接fork并运行哦，动手实践出真知~部分内容可能需要使用GPU环境.如果没有GPU环境,可以点击链接申请一下,然后就有源源不断的算力资源赠送了~长按下方二维码，进入申请算力页面：开始
百度大脑·2020-08-11 04:07

【阿里云高校计划】阿里云视觉AI训练营 DAY1 AI视觉生产技术简述

为例框架流程鹿班电商设计鹿班场景智能美工以短视频设计生成平台——为例框架流程视频摘要视频封面视觉编辑视频植入植入位检测与定位动态检测分割视频内容擦除文字擦除画幅变化图像尺寸变化视觉增强视觉增强人脸修复增强渲染图/视频超分视频插帧HDR色彩扩展风格迁移视觉迁移
墨亱·2020-08-09 23:26

CNN 风格迁移模型 原理简述

我们有了两张图片，分别是content图和style图风格迁移本质上是找到一个新的图片，使得风格上趋近于风格图，内容上趋近于内容图而“趋近”在深度学习中体现在loss函数中，所以我们要设定两个losscontentloss
DongDu_rabbit·2020-08-09 04:05

android中的深度学习——快速风格迁移

正好毕设是图像处理APP的实现，所以就把快速风格迁移的前馈神经网络通过TensorflowforAndroid移植到了APP上面，作为滤镜快速风格迁移的效果还挺不错，就是速度有点慢。
weixin_33907511·2020-08-09 00:59

小结7：目标检测基础、图像风格迁移、图像分类案例1

文章目录目标检测基础边界框瞄框交并比图像风格迁移图像分类案例1图像增强训练测试目标检测基础边界框包含x,y,w,h瞄框标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标
夜猫子科黎·2020-08-08 23:05

谷歌大脑团队任意图像风格化迁移论文详解，模型还可以跑在您本地浏览器里...

图像风格化迁移是一个很有意思的研究领域，它可以将一张图的风格迁移到另外一张图像上，由此还诞生了Prisma和Ostagram这样的商业化产品。
AIZOO-元峰·2020-08-08 22:07

CS231n-2017 Assignment3 RNN、LSTM、风格迁移

一、RNN所需完成的步骤记录在RNN_Captioning.ipynb文件中。本例中所用的数据为Microsoft于2014年发布的COCO数据集。该数据集中和图像标注想拐的图片包含80000张训练图片和40000张验证图片。而这些图片的特征已通过VGG-16网络获得，存储在train2014_vgg16_fc7.h5和val2014_vgg16_fc7.h5文件中，每张图片由一个4096维的向量
suredied·2020-08-08 21:11

风格迁移到快速风格迁移——基于深度学习中的TensorFlow

使用VGG深度学习网络进行风格迁移和快速风格迁移什么是图像风格迁移？给定一个内容图片A和一个风格图片B，能够生成一张有着和A内容一样而风格却更像B的一张图片C。
ds-cqsf·2020-08-08 20:00

风格迁移综述Neural Style Transfer: A Review

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（NeuralStyleTransfer）」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：NeuralStyleTransfer
梦星魂24·2020-08-08 19:10

【创新实训】风格迁移功能探索与实现（二） 风格迁移经典论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

本周的主要工作是研究这篇论文，理解其中的风格迁移模型的结构和原理：论文原文https://arxiv.org/pdf/1603.08155v1.pdfstyletransfer是ill-posed的问题
一鸣鸣·2020-08-08 19:57
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