74
правки
Изменения
→Parametric Texture Modelling with Summary Statistics
Другой аналогичный подход, '''алгоритм Хуана и Белонги''', предлагает вместо обучения сети прогнозирования параметров модифицировать CIN в для '''адаптивной нормализации экземпляров''':
<math>AdaIN(\mathcal{F} (I_{C}), \mathcal{F} (I_{S})) = /\sigma (\mathcal{F} (I_{S}))\left ( \frac{\mathcal{F} (I_{C}) - /\mu(\mathcal{F} (I_{C}))}{\sigma(\mathcal{F} (I_{C}))} \right ) + /\mu(\mathcal{F} (I_{S}))</math>
AdaIN передает статистику по среднему значению канала и по функции отклонения между активациями контента и стиля. Кодер в сети передачи стилей является фиксированным и содержит первые несколько уровней в предварительно обученной сети VGG. Следовательно, <math>\mathcal{F}</math> {{---}} это активация функции из предварительно обученной сети VGG. Часть декодера должна быть обучена с большим набором стилей и изображений контента для декодирования результирующих активаций функций после AdaIN до стилизованного результата:
