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By default, neural-style-tf uses the NVIDIA cuDNN GPU backend for convolutions and L-BFGS for optimization. These produce better and faster results, but can consume a lot of memory. You can reduce memory usage with the following:Use Adam: Add the flag --optimizer adam to use Adam ...
这里和content的feature的计算一样,只不过,由于计算loss的方法不同(style loss 为total loss包括每一层输出的loss),因此CONTENT_LAYER = 'relu4_2'``STYLE_LAYERS = ('relu1_1', 'relu2_1', 'relu3_1', 'relu4_1', 'relu5_1'). 然后就是最小化loss的过程: with tf.Graph().as_default(): i...
这个模型在python中以字典类型存储,每个variable name是一个key相应的值是包含variable值的tensor。为了在网络中运行,你必须将图输入到模型中,在Tensorflow中使用tf.assign。 如果你想在运行时使用特定层的激活数(比如4_2)你可以运行Tensorflow session Neural Style Transfer NST算法有三个步骤 Computing the content co...
综上所述,我们可以使用下面的代码vgg.py读取VGG-19神经网络,用于构造Neural Style模型。 import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.io def load_net(data_path): data = scipy.io.loadmat(data_path) mean = data['normalization'][0][0][0] ...
Neural-style的原理也是相似的,利用CNN的提取内容图片的特征和风格图片的特征,将他们融合到一张随机噪声的背景图上面。 具体实现 这里的CNN的模型用的是Vgg(包含16个卷积层和5个池化层),模型如下图所示: 所以,将内容图片和风格图片放入vgg里面之后,同上面讲的道理一样,vgg的每一层会捕捉到不同的特征,层数越高...
shape= (1,) + content.shapestyle_shapes= [(1,) + style.shape for style in styles] 1 2 content.shape是三维(height, width, channel),这里将维度变成(1, height, width, channel)为了与后面保持一致。 # compute content features in feedforward modeg = tf.Graph()#创建图with g.as_default()...
junrushao1994/fast-neural-style.tf OlavHN/fast-neural-style 但是第一个项目只提供了几个训练好的模型,没有提供训练的代码,也没有提供具体的网络结构。所以实际用处不大。 而第二个模型做了完整的实现,可以进行模型的训练,但是训练出来的效果不是很好,在作者自己的博客中,给出了一个范例,可以看到生成的图片有...
"""### START CODE HERE ### (≈1 line)GA=tf.matmul(A,tf.transpose(A))### END CODE HERE ###returnGA # GRADED FUNCTION: compute_layer_style_costdefcompute_layer_style_cost(a_S,a_G):""" Arguments: a_S -- tensor of dimension (1, n_H, n_W, n_C), hidden layer activations...
在深度学习领域中,深度梦想(DeepDream)和神经风格传输(Neural Style Transfer)是两个非常有名的应用。深度梦想是一种通过在图像中增加特定的图案或形状来激发人的想象力的技术,而神经风格传输则是一种将一幅画的风格应用到另一幅画上的技术。 在本文中,我们将从以下六个方面来详细介绍这两个技术: ...