Neural Style Transfer — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
'''What does Style Transfer mean?'''
+
== What does Style Transfer mean? ==
  
 
[[Файл:Image1.jpeg|500px|thumb|right|Принцип работы трансфера стиля]]
 
[[Файл:Image1.jpeg|500px|thumb|right|Принцип работы трансфера стиля]]

Версия 04:21, 17 апреля 2019

What does Style Transfer mean?

Принцип работы трансфера стиля

Как видно на рисунке 1, есть два входных изображения, а именно изображение контента и изображение стиля, которые используются для создания нового изображения, называемого стилизованным изображением. Несколько вещей, на которые следует обратить внимание в этом изображении, это то, что оно имеет тот же контент, что и изображение контента, и имеет стиль, аналогичный стилю изображения стиля. Это выглядит хорошо, и мы почти уверены, что это не достигается путем наложения этих двух изображений, так как же нам понять, в чем смысл этой идеи? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно сделать шаг назад и сосредоточиться на том, что на самом деле изучает нейронная сеть свертки? Что эти слои Convolution действительно кодируют в виде карт объектов или ядер, которые позволяют им делать это или заявлять об этом по-другому? Какие представления изучают CNN, когда мы вводим изображение, давайте сначала попробуем это понять.

Сверточные нейронные сети были изначально созданы для классификации изображений и в последнее время использовались в ряде других задач, таких как сегментация изображений, нейронный стиль и другие задачи компьютерного зрения и обработки естественного языка. CNN являются одной из наиболее интерпретируемых моделей в глубоком обучении благодаря нашей способности визуализировать их представления и понимать, что они могут изучать.