Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

6 байт добавлено, 03:59, 19 апреля 2020
Parametric PSPM with Summary Statistics
[[Neural_Style_Transfer#Алгоритм Гатиса | Целевая функция аналогична алгоритму Гатиса]], который указывает, что они также являются ''параметрическими методами со сводной статистикой''.
'''Алгоритмы Джонсона и Ульянова ''' добились передачи стиля в реальном времени. Тем не менее, конструкция алгоритма в основном следует алгоритму Гатиса, что приводит к аналогичным проблем, что и у Гатиса (например, отсутствие рассмотрения в согласованность деталей и глубины информации).
После Ульянов также обнаружил, что простое применение нормализации к каждому отдельному изображению, а не к '''пакетной нормализации''' (англ. ''batch normalization, BN'') приводит к значительному улучшению качества стилизации. Нормализация одиночного изображения называется '''нормализацией экземпляра''' (англ. ''instance normalisation, IN''), что эквивалентно нормализации пакета, когда размер пакета = 1. Показано, что сеть передачи стиля с IN сходится быстрее, чем BN, а также обеспечивает визуально лучшие результаты. Одно из объяснений состоит в том, что IN является формой нормализации стиля и может напрямую нормализовать стиль каждого изображения контента до желаемого стиля. Следовательно, цель легче минимизировать, так как остальная часть сети должна заботиться только о потере контента.
74
правки

Навигация