- 在艺术领域,尤其是绘画,艺术家们通过创造不同的内容与风格,并相互交融影响来创立独立的视觉体验。如果给定两张图像,现在的技术手段,完全有能力让计算机识别出图像具体内容。而风格是一种很抽象的东西,在计算机的眼中,当然就是一些pixel,但人眼就能很有效地的辨别出不同画家不同的style,是否有一些更复杂的feature来构成,最开始学习DeepLearning的paper时,多层网络的实质其实就是找出更复杂、更内在的features,所以图像的style理论上可以通过多层网络来提取里面可能一些有意思的东西。而这篇文章就是利用卷积神经网络(利用pretrain的Pre-trained VGG network model)来分别做Content、Style的reconstruction,在合成时考虑content loss 与style loss的最小化(其实还包括去噪变化的的loss),这样合成出来的图像会保证在content 和style的重构上更准确。
理解Neural Style
转载本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到
评论
发布评论
相关文章
-
神经网络neural network简单理解
1,简介神经网络的一个神经元又叫logistic回归,由两层神经元组成的神经网络:感知
神经网络 neural network 线性分类 数据 -
利用Theano理解深度学习——Convolutional Neural Networks
注:本系列是基于参考文献中
深度学习 机器学习 权重 卷积