使用Pytorch实现风格迁移(Neural-Transfer) # 前言 本文主要向大家分享一个小编刚刚学习的神经网络应用的实例:风格迁移(Neural-Transfer)。这是一个由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的算法。通过这个算法,我们可以用一种新的风格对指定图片进行重构,更通俗一点即:风格图片+内容图片=输出图片,...
self.loss=F.mse_loss(input, self.target)returninput ⚠️虽然这个模块命名为ContentLoss,但是它并不是一个真的PyTorch损失函数。如果你想要定义你自己的内容损失作为PyTorch损失函数,你必须创建一个autograd函数去在backward方法中重计算或手动实现梯度 2)风格损失 风格损失模块与内容损失模块的实现是相似的。它将...
PyTorch 的 VGG 模型实现被分为了两个字 Sequential 模型:features(包含卷积层和池化层)和classifier(包含全连接层)。我们将使用features模型,因为我们需要每一层卷积层的输出来计算内容和风格损失。在训练的时候有些层会有和评估不一样的行为,所以我们必须用.eval()将网络设置成评估模式。 cnn = models.vgg19(pre...
使用PyTorch 进行 风格迁移(Neural-Transfer) 1.简介 本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法。Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。 这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并...
使用Pytorch实现风格迁移(Neural-Transfer) # 前言 本文主要向大家分享一个小编刚刚学习的神经网络应用的实例:风格迁移(Neural-Transfer)。这是一个由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的算法。通过这个算法,我们可以用一种新的风格对指定图片进行重构,更通俗一点即:风格图片+内容图片=输出图片,...
Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法。Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并将输入的图片变得与内容图片相似,且拥有风格图片的优美风格。
使用PyTorch 进行 风格迁移(Neural-Transfer) 1.简介 本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法。Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并...
[3] 代码实现:https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 附录:PyTorch 实现风格迁移 这段代码实现是基于PyTorch 官方教程编写的。 本文的代码仓库链接:https://github.com/SingleZombie/DL-Demos/tree/master/dldemos/StyleTransfer ...
然后我们就可以使用.cuda()将CPU中的模块CPU移动到GPU。当我们想把这个模块移回到CPU(例如使用numpy)时,我们可以使用.cpu()法。最后:.type(dtype)将torch.FloatTensor转换到torch.cuda.FloatTensor提供的GPU进程中。具体可以参考pytorch通过torch.cuda使用GPU加速运算且比较GPU与CPU运算效果以及应用场景...
利用pytorch实现神经网络风格迁移Neural Transfer 风格迁移,即获取两个图片(一张内容图片content-image、一张风格图片style-image),从而生成一张新的拥有style-image图像风格的内容图像。如上图,最右边的乌龟图像拥有了中间海浪图像的风格。 数学基础 主要程序