同时受启发于instance normalization(IN),并且本文作者对于其做了解释之后启发了这篇工作,也就是说IN比BN要更关注风格信息,作者对于IN做了一个简单的扩展,称为adaptive instancenormalization(AdaIN)。给定一个内容输入和样式输入特征图,AdaIN 简单地调整内容的输入的均值和方差以匹配(也可以称为拟合或者对齐)样式输入的...
$%^&*AU2017101166A420171102.pdf### ABSTRACT The present invention discloses a method for achieving image style transfer in real time by using conditional Generative Adversarial Networks(cGAN). By using these networks, the invention achieves a good performance at high-level image information. The...
对于style transfer 来说,the content targetycyc是输入图像 x,the output image y^ 应该 结合 the content x =ycyc和ysys的 style 。 对于 超分辨来说,输入图像 x 是一个低分辨率的图像,the content targetycyc是一个 gt 高分辨率的图像,style reconstruction loss 没有用到。对于一种超分辨的因子,我们就训...
1. 原来Image Transfer的算法应用L2 Loss, 不如用featrue_L2_loss更能学习到感知特征 2. 原来生成新图像需要迭代优化,不如前馈网络的实时性 本文算法: 很简单,将内容图像输入进网络,然后得到结果图;结果图与输入图计算content_loss,与风格图计算style_loss;然后优化Loss函数即可。 用VGG网络来提取特征;前馈网络结...
如果用这个网络解决 Super-Resolution 问题, X是LR,\hat{y} 是Image Transform Net以X作为输入得到的输出, y_c是原图HR。不使用 y_s( y_s 只会在style Transfer 里用到 ), 论文中j 使用的是relu2_2.论文中提到的Images Transform Net 的具体细节如下: 左边扩大4倍,右边扩大8倍,其中使用的residual ...
基本结构有两部分组成:图像转换网络(image transfer network)和损失网络,损失网络作为损失方程。图像转换网络是一个深度残差卷积网络,将输入图像 转换成输出图像 ,使用随机梯度下降法来训练 为了克服像素损失的缺点,使损失方程能够更好的度量感知和语义相关的信息。因此使用一个预训练好的分类网络定义特征损失和风格损失,...
Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 处理经典问题:图像转化问题(image transformation tasks),如快速风格迁移和超分辨率 灵感 前向传播的神经网络 优点:速度快 缺点:在像素级之间的误差中不能捕获输出和ground truth 之间的感知误差(perceptual differences)。
This is a real-time image style transfer project based on AdaIn and VGG network , python flask as frontend and HTML5 as backend , project of AI Introduction, a course of Peking Unicersity Our website ishttp://pkuszm.cn/ Authors
https://github.com/RanFeng/fast-neural-style-tensorflow 参考 参考文献[6]《Understanding Deep Image Representations by Inverting Them》 参考文献[42]《Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks》 参考文献[43] 《Deep residual learning for image recognition.》 ...
We also experiment with single-image super-resolution, where replacing a per-pixel loss with a perceptual loss gives visually pleasing results. 展开 关键词: Style transfer Super-resolution Deep learning DOI: 10.1007/978-3-319-46475-6_43