CycleGAN风格迁移

GAN小结（BEGAN EBGAN WGAN CycleGAN conditional GAN DCGAN PGGAN VAEGAN）

断断续续看了生成对抗网络一些日子，下面把我比较感兴趣也算是我认为效果比较好的GAN进行简单梳理，其中会参考众多前辈的文章，主要包括1.EBGAN原文https://arxiv.org/pdf/1609.03126.pdf2.BEGAN原文：https://arxiv.org/abs/1703.10717代码：https://github.com/carpedm20/BEGAN-tensorflow
俭任G·2020-06-29 02:22

卷积神经网络：（一）风格迁移——环境配置

卷积神经网络：（一）风格迁移——环境配置引言本文主要在windows环境下搭建python环境，用python从零入手搭建一个简单的风格迁移模型。
MichaelMinger·2020-06-29 01:14

卷积神经网络：（二）风格迁移——原理部分

卷积神经网络：（二）风格迁移——原理部分引言本文是在第一步配置完环境后基础上运行的。使用的为系统直装的python环境（在anaconda环境下一样适用，后面注意的点会提示的。）。
MichaelMinger·2020-06-29 00:43

使用Tensorflow实现图片风格迁移，圆梦名画

一，前期基础知识储备1）Prisma—图片风格迁移的鼻祖：照片可以记录生活的瞬间，变成一幅幅的回忆；而Prisma则是可以让瞬间的回忆变成永恒的名画！
Chin_style·2020-06-29 00:39

吴恩达《深度学习-卷积神经网络》1--卷积神经网络

1.ComputerVision计算机视觉包括：--图片分类（图片识别）Imageclassification--目标检测objectdetection--神经风格迁移neuralstyletransfer
寻梦梦飞扬·2020-06-29 00:06

[Python深度学习]（七）生成式深度学习

第7章生成式深度学习使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络8.1使用LSTM生成文本8.1.1生成式循环网络简史Schmidhuber：LSTM1997
gdtop818·2020-06-28 20:31

[生成对抗网络GAN入门指南]（1）引言及实验预备知识和工具

（GAN+监督学习）SGAN/ACGAN（GAN+半监督学习）InfoGAN（GAN+无监督性学习）5.StackGAN（文本到高质量图片）6.iGAN（图像到图像）Pix2Pix（匹配数据图像转换）CycleGAN
gdtop818·2020-06-28 20:59

经典论文重读---风格迁移篇(一)：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

引言部分将一幅图像的风格迁移到另一副图像可以看作是纹理迁移的一个分支。对于纹理迁移，它的目标是从源图合成一种纹理同时施加一定的限制条件来保留目标图像内容的显著性。
OliverLYH·2020-06-28 20:28

GAN论文1：Data Augmentation in Emotion Classification Using Generative Adversarial Networks论文笔记

论文思路这篇论文主要应用CyCleGAN生成数据，利用新生成的数据补充
象驮着的云·2020-06-28 20:34

CycleGAN（五）loss解析及更改与实验

目的：弄懂loss的定义位置及何更改。目录一、论文中loss定义及含义1.1论文中的loss1.2adversarialloss1.3cycleconsistencyloss1.4总体loss1.5idtloss二、代码中loss定义2.1判别器D的loss2.2生成器G的loss2.3Idtloss2.4定义位置汇总三、更改与实验3.1定义及更改位置3.2测试时会打出相应参数信息四、训练中los
祥瑞Coding·2020-06-28 19:37

深度有趣 | 22 天马行空的DeepDream

处理之后就有可能变成这样有点奇特和梦幻，也有点不明所以、精神污染原理大多时候我们是根据给定的数据和标签，去训练和调整网络的参数不过也有时候，我们是固定网络的参数，根据某个损失函数调整输入数据，例如在图像风格迁移里
weixin_34377919·2020-06-28 18:46

Python+OpenCV 图像风格迁移(模仿名画)

这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty
weixin_34342992·2020-06-28 17:39

看完立刻理解GAN！初学者也没关系

前言GAN从2014年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的GAN的应用有Pix2Pix、CycleGAN等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解GAN的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。
weixin_34126215·2020-06-28 11:56

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（StyleTransfer）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
weixin_33953384·2020-06-28 08:25

机器之心年度盘点：2017年人工智能领域度备受关注的科研成果

机器之心原创参与：李泽南、李亚洲、黄小天2016年，人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻译重大突破、图像风格迁移的兴盛。
weixin_33796205·2020-06-28 05:44

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (一)

相信很多人都对之前大名鼎鼎的Prisma早有耳闻，Prisma能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像，今天，我们将要介绍一下Prisma这款软件背后的算法原理。就是发表于2016CVPR一篇文章，“ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks”算法的流程图主要如下：总得来说，就是利用一个训练好的卷积神经网络VGG-19，这个网络在Ima
weixin_30954265·2020-06-28 02:09

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (二)

在上一篇博客里，我们介绍了利用卷积神经网络实现图像风格迁移的算法原理，这篇文章，我们主要介绍基于TensorFlow的程序实现，为了实现以下程序，你需要安装TensorFlow,Numpy,Scipy,
weixin_30670965·2020-06-27 23:07

基于CycleGAN的性别变换方法

GAN的简介近年来，GAN(生成对抗式网络)成功地应用于图像生成、图像编辑和和表达学习等方面。最小化对抗损失使得生成的图像看起来真实。GAN的基本原理为：生成器G是生成图片的网络，接收一个随机的噪声z，生成图片G(z)。其目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。判别器D是判别一张图片是否为真实。输入一张图片x，输出D(x)为x为真实图片的概率。其目的是尽量把生成器生成的图片和真实的图片区别出来。
LuDon·2020-06-27 14:07

图像风格迁移

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。著名的国像处理应用Prisma是利用风格迁移技术，将普通用户的照片自动变换为具有艺术家的风格的图片。
Dillon_Wang·2020-06-27 13:57

【今日CS 视觉论文速览】3 Jan 2019

今日CS.CV计算机视觉论文速览Thu,3Jan2019Totally38papersInteresting:将古代花鸟山水转换为照片的风格迁移,通过域迁移的方法将古画处理问题转变成了自然图像处理问题，
hitrjj·2020-06-27 09:09

CycleGAN算法笔记

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.10593代码链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pixCycleGAN
AI之路·2020-06-27 09:59

GAN综述（2）

该问题与风格迁移有关，其采用内容图像和样式图像并输出具有内容图像的内容和样式图像的样式的图像。
ljtyxl·2020-06-27 08:41

2019-02-08

2-5的那篇文章作为参考：https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/80585531测试命令位于：/scripts/test_cyclegan.sh
Lemonweed_hh·2020-06-27 07:34

一份简短的风格迁移调研结果

style_transfer_surveyAsurveyonstyle_transferfromtheoriginalfantasypapertillnow.Contents:PapersPracticePaperReadingNotesCodeMyselfReferencesPapersANeuralAlgorithmofArtisticStylearxiv:1508.06576github:h
oneTaken·2020-06-27 01:17

python深度学习——用keras实现神经风格迁移

用keras实现神经风格迁移fromkeras.preprocessing.imageimportload_img,img_to_arrayimportnumpyasnpfromkeras.applicationsimportvgg19fromkerasimportbackendasKfromscipy.optimizeimportfmin_l_bfgs_b
换种方式生活·2020-06-26 21:56

Toward Multimodal Image-to-Image Translation（BicycleGAN）图像一对多转换测试

CycleGAN、pix2pix、iGAN的主要贡献者最近在NIPS2017上又推出了一篇文章TowardMultimodalImage-to-ImageTranslation（见https://junyanz.github.io
sparkexpert·2020-06-26 14:53

风格迁移《Deep Painterly Harmonization》代码实践及问题解决

突然接到任务，要实践一下风格迁移文章《DeepPainterlyHarmonization》，该文章的说明大家可以看博客，在GitHub上看到了该文章的实现，https://github.com/luanfujun
mumumuyanyanyan·2020-06-26 11:15

《A Neural Algorithm of Artistic Style》论文解读

最近由于风格迁移这一块调研性比较多，所以接下来会有一系列的风格迁移比较有代表性的论文解读，今天从始祖文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》开始。
mumumuyanyanyan·2020-06-26 11:15

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (一)

相信很多人都对之前大名鼎鼎的Prisma早有耳闻，Prisma能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像，今天，我们将要介绍一下Prisma这款软件背后的算法原理。就是发表于2016CVPR一篇文章，“ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks”算法的流程图主要如下：总得来说，就是利用一个训练好的卷积神经网络VGG-19，这个网络在Ima
Matrix_11·2020-06-26 09:54

风格迁移综述

风格迁移综述1.传统非参数的图像风格迁移方法主要基于物理模型的绘制和纹理的合成。
s729193140·2020-06-26 06:53

Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（4）-- 人脸识别与神经风格迁移

该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第4节笔记，主要介绍卷积神经网络的特殊应用：人脸识别与风格迁移。1.Whatisfacerecognition首先简单介绍一下人
红色石头Will·2020-06-26 05:01

PaddleHub创意赛之风格迁移以及图像合成

这篇文章的话呢就会比较主观一点，主要是写我个人项目完成的历程和解决问题的一些方法，希望也能够你你们一点的参考，而项目及其我个人的部分理解则发布在百度的AIstudio平台上了（PaddleHub创意赛）赛题以及创意一开始创意赛的赛题出来以后感觉其实发挥空间蛮大的，一开始的话自己是想做一下Doinb的跳舞视频进行抠图，但是想了想其实这个项目的实际意义不大，一是抠图视频合成的项目其实AIstudio平
qq_42885293·2020-06-26 00:50

一代宗师__循环一致性生成对抗网络（CycleGAN）（八）

简介CycleGAN是在2017年发表的一篇文章《UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks》，同一时期还有两篇非常类似的
Residual NS·2020-06-26 00:14

单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream

项目网址：http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html代码网址：https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer论文名称：Neural3DMeshRenderer(CVPR2018)概述对于二维图像背后的三维世界建模，哪一种三维表示最合适?现在常见的表示方法有点云、体素和网格，其中
If you,if I·2020-06-25 22:39

AI画家第三弹——毕业设计大杀器之Flask

image上一篇介绍了图像风格迁移的一个最基本实现，虽然在控制台实现了功能，但是想要实际使用，应用到一个app或者网页上光靠上一节的内容肯定是不行的。
雇个城管打天下·2020-06-25 21:03

2019 Interspeech CycleGAN-based Emotion Style Transfer as Data Augmentation for SER

利用：Cycleconsistentadversarialnetworks(CycleGAN)目的：addressingthedatascarcityprobleminspeechemotionrecognition
wangdapang_2·2020-06-25 13:17

Tensorflow2.0之CycleGAN

文章目录CycleGAN介绍CycleGAN与DCGAN的对比CycleGAN与pix2pix模型的对比CycleGAN应用代码实现1、导入需要的库2、导入horse2zebra数据集3、加载数据集中的图片将图片加载成
cofisher·2020-06-25 11:32

GAN学习历程之CycleGAN论文笔记

GAN目前发展的很快，成果也很多，从GAN->Pix2pix->CycleGAN本来是准备看一篇19年一月份ICLR发表的conferencepaperINSTAGAN，发现这篇论文是在cycleGAN
差不多小姐的差不多努力·2020-06-25 07:52

变分自编码器（VAE）

我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码器？它存在什么问题？它有什么改进算法？
张筱竼·2020-06-25 06:01

吴恩达系列课程——卷积神经网络（From：网易云课堂）

一.卷积神经网络1.计算机视觉图片分类、图片识别：给出64*64图片计算机判断是否是一只猫目标检测：检测出图片中有哪些物体以及他们的位置风格迁移：图片融合图片1的轮廓和图片2的风格eg:1000*1000
好好的学习空间·2020-06-25 06:11

Artistic style transfer for videos(译—视频的艺术风格迁移)

摘要过去，手工重绘一副艺术风格的图像需要专业的艺术家和很长的时间，重绘视频序列更是无法想象。现在使用计算机使其成为可能，我们提出了一种方法，将风格从一张图片转移到整个视频序列。我们利用最近静态图片风格转移的最新进展，并提出适用于视频的新初始化和损失函数。这使我们能够生成一致且稳定的风格化视频序列，即使在具有大运动和强遮挡的情况下也是如此。我们表明，所提出的方法在质量和数量上明显优于更简单的base
1024gcg·2020-06-25 05:15

Real-Time Neural Style Transfer for Videos(译)—实时的视频风格迁移

Real-TimeNeuralStyleTransferforVideos摘要最近的研究表明前馈卷积网络在图像风格迁移上有很大的潜能。
1024gcg·2020-06-25 05:43

【论文笔记】CycleGAN

前言：CycleGAN是发表于ICCV17的一篇GAN工作，可以让两个domain的图片互相转化。传统的GAN是单向生成，而CycleGAN是互相生成，网络是个环形，所以命名为Cycle。
迷川浩浩_ZJU·2020-06-25 00:32

tensorflow训练时内存持续增加并占满

在做风格迁移实验时，使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果，结果因为代码不当，在遍历图片提取时内存持续增长，导致提取几十个图片的特征内存就满了。
张小白027·2020-06-25 00:04

【深度学习】从Pix2Code到CycleGAN：2017年深度学习重大研究进展全解读

选自Statsbot作者：EduardTyantov机器之心编译2017年只剩不到十天，随着NIPS等重要会议的结束，是时候对这一年深度学习领域的重要研究与进展进行总结了。来自机器学习创业公司的EduardTyantov最近就为我们整理了这样一份列表。想知道哪些深度学习技术即将影响我们的未来吗？本文将给你作出解答。1.文本1.1谷歌神经机器翻译去年，谷歌宣布上线GoogleTranslate的新模
产业智能官·2020-06-24 17:42

Knowledge Point (KP): BN, LN, IN,GN和SN的异同

的异同参考上图：BN是在batch上，对N，H，W做归一化，对小batchsize效果不好，应优先考虑LN在通道方向上，对C，H，W做归一化，主要用于RNNIN在图像像素上，对H，W做归一化，主要用于风格迁移
mumoDM·2020-06-24 16:07

循环生成网络 CycleGan 原理介绍

本文旨在解释“循环生成网络”的内部工作原理，以及如何将其应用于解决现实世界中的任务。介绍循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。它们比传统的设计/生产/写作软件更强大。因为CycleGa
deephub·2020-06-24 12:51

[Paper Weekly]风格迁移算法：A Neural Algorithm of Artistic Style

风格转化今天介绍一个好玩的东西--图像风格迁移，来自2015年图像风格迁移开山论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》。
leontp·2020-06-24 12:59

PyTorch进行神经风格转换/迁移(Neural-Transfer:图像风格迁移)

前言文章目录前言1.介绍2.基本原理3准备工作4加载素材1.介绍本教程主要讲解如何实现由LeonA.Gatys，AlexanderS.Ecker和MatthiasBethge提出的Neural-Style算法。Neural-Style或者叫Neural-Transfer，可以让你运用新的风格将你指定的图片进行重构。这个算法将使用两张图片，一张图片作为风格提供者，一张图片作为内容提供者，另外生成一张
Big_quant·2020-06-24 10:46

脸部妆容迁移！速览几篇用GAN来做的论文

实际上也是一种风格迁移。下面整理了几篇妆容迁移的论文。笔者已经下载打包好论文，大家有兴趣可以关注微信公众号“学点诗歌和AI知识”回复“妆容迁移”获得论文的网盘下载地址哦。
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-24 03:35
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他