Редактирование: Neural Style Transfer

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 41: Строка 41:
 
===Происхождение NST===
 
===Происхождение NST===
  
Несмотря на то, что некоторые [[Neural_Style_transfer#Обзор предыдущих методов | алгоритмы IB-AR]] без [[Сверточные_нейронные_сети|CNN]] способны точно отображать определенные стили, они обычно имеют ограничения в гибкости, разнообразии стилей и эффективном извлечении структуры изображения. Следовательно, существует потребность в новых алгоритмах для устранения этих ограничений, что порождает '''область NST'''.
+
Несмотря на то, что некоторые алгоритмы IB-AR без [[Сверточные_нейронные_сети|CNN]] способны точно отображать определенные предписанные стили, они обычно имеют ограничения в гибкости, разнообразии стилей и эффективном извлечении структуры изображения. Следовательно, существует потребность в новых алгоритмах для устранения этих ограничений, что порождает область NST.
  
Леон Гатис первый, кто изучил, как использовать CNN для воспроизведения известных стилей рисования на естественных изображениях. Он предложили смоделировать контент фотографии в качестве ответа функции от предварительно обученного CNN, а затем смоделировать стиль художественного произведения в качестве сводной статистики функции. Его эксперименты показали, что CNN способен извлекать информацию о содержании из произвольной фотографии и информацию о стиле из произведения искусства. На основании этого открытия Гатис впервые предложил использовать активацию функции CNN для рекомбинации контента данной фотографии и стиля известных произведений искусства. Основная идея его алгоритма состоит в том, чтобы итеративно оптимизировать изображение с целью сопоставления желаемых распределений функций CNN, которые включают в себя информацию о содержании фотографии и информацию о стиле произведения искусства.
+
Леон Гатис первый, кто изучил, как использовать CNN для воспроизведения известных стилей рисования на естественных изображениях. Он предложили смоделировать контент фотографии в качестве ответа функции от предварительно обученного CNN, а затем смоделировать стиль художественного произведения в качестве сводной статистики функции. Его эксперименты показали, что CNN способен извлекать информацию о содержании из произвольной фотографии и информацию о стиле из произведения искусства. На основании этого открытия Гатис впервые предложил использовать активацию функции CNN для рекомбинации содержания данной фотографии и стиля известных произведений искусства. Основная идея его алгоритма состоит в том, чтобы итеративно оптимизировать изображение с целью сопоставления желаемых распределений функций CNN, которые включают в себя как информацию о содержании фотографии, так и информацию о стиле произведения искусства.
  
 
== Принцип работы алгоритма NST==
 
== Принцип работы алгоритма NST==

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблоны, используемые на этой странице: