使用TensorFlow 2.0实现神经样式转换
本文概述 什么是神经样式转换? 内容和样式之间的隔离 量化内容图像并计算内容损失 样式损失和克数矩阵 定义总损失 神经样式转换在行动 结束语 卷积神经网络是用于图像分类和分析的最强大的神经网络。它们的应用已经超越了许多限制, 并被证明是我们...
本文概述 什么是神经样式转换? 内容和样式之间的隔离 量化内容图像并计算内容损失 样式损失和克数矩阵 定义总损失 神经样式转换在行动 结束语 卷积神经网络是用于图像分类和分析的最强大的神经网络。它们的应用已经超越了许多限制, 并被证明是我们...
本文概述 导入和配置模块 创建显示图像的功能 定义样式和内容表示 样式和内容的中间层 克矩阵 运行梯度下降 变换图像 总变化损失 重新运行优化功能 最终保存结果 神经样式转移是用于获取两个图像(内容图像和样式参考图像)并将它们融合在一起的优...
本文概述 定义gram_matrix()函数 将gram_matrix()函数应用于样式功能 样式权重字典的初始化 以前, 我们提取了我们想要用于内容和样式图像的所有相关功能。卷积神经网络可以很好地从馈入其中的任何图像中提取内容元素。 提取...