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 101: Строка 101:
 
===Image-Optimisation-Based Online Neural Methods===
 
===Image-Optimisation-Based Online Neural Methods===
  
Основная идея алгоритмов IOB-NST состоит в том, чтобы сначала смоделировать и извлечь информацию о стиле и контенте из соответствующих изображений стиля и контента, объединить их в качестве целевого представления, а затем итеративно восстановить стилизованный результат, который соответствует целевому представлению.  
+
Основная идея алгоритмов IOB-NST состоит в том, чтобы сначала смоделировать и извлечь информацию о стиле и содержимом из соответствующих изображений стиля и содержимого, объединить их в качестве целевого представления, а затем итеративно восстановить стилизованный результат, который соответствует целевому представлению. В целом, разные алгоритмы IOB-NST используют одну и ту же технику IOB-IR, но отличаются тем, как они [[Neural_Style_Transfer#Visual Style Modelling | моделируют визуальный стиль]], который основан на категориях [[Neural_Style_Transfer#Visual Texture Modelling | методов визуального моделирования текстур]].  
 
 
Разные алгоритмы IOB-NST используют одну и ту же технику IOB-IR, но отличаются тем, как они [[Neural_Style_Transfer#Visual Style Modelling | моделируют визуальный стиль]], который основан на категориях [[Neural_Style_Transfer#Visual Texture Modelling | методов визуального моделирования текстур]].  
 
  
 
Общим ограничением алгоритмов IOB-NST является то, что они являются дорогостоящими в вычислительном отношении, из-за итеративной процедуры оптимизации изображения.
 
Общим ограничением алгоритмов IOB-NST является то, что они являются дорогостоящими в вычислительном отношении, из-за итеративной процедуры оптимизации изображения.
Строка 113: Строка 111:
 
=====Алгоритм Гатиса=====  
 
=====Алгоритм Гатиса=====  
  
Согласно тому, что глубокая CNN способна извлекать контент изображения из произвольной фотографии и некоторую информацию о внешнем виде из картины, создается компонент контента вновь стилизованного изображения, штрафуя разницу в представлениях высокого уровня, полученных из контента и стилизованных изображений, и дополнительно формируется компонент стиля путем сопоставления сводной статистики стилей и стилизованных изображений на основе Грама из [[Neural_Style_Transfer#Visual Texture Modelling | метода моделирования текстур]].
+
Согласно тому, что глубокая CNN способна извлекать содержимое изображения из произвольной фотографии и некоторую информацию о внешнем виде из картины, создается компонент контента вновь стилизованного изображения, штрафуя разницу в представлениях высокого уровня, полученных из контента и стилизованных изображений, и дополнительно формируется компонент стиля путем сопоставления сводной статистики стилей и стилизованных изображений на основе Грама из [[Neural_Style_Transfer#Visual Texture Modelling | метода моделирования текстур]].
  
 
Для заданного изображения контента <math>I_{C}</math> и стиля изображения <math>I_{S}</math> алгоритм пытается найти стилизованное изображение <math>I</math>, которое минимизирует '''цель''':
 
Для заданного изображения контента <math>I_{C}</math> и стиля изображения <math>I_{S}</math> алгоритм пытается найти стилизованное изображение <math>I</math>, которое минимизирует '''цель''':
Строка 119: Строка 117:
 
<math>I^* = \arg \min_{I} \mathcal{L}_{total}(I_{C}, I_{S}, I) = \arg \min_{I} \alpha \mathcal{L}_{C}(I_{C}, I) + \beta \mathcal{L}_{S}(I_{S}, I)</math>,
 
<math>I^* = \arg \min_{I} \mathcal{L}_{total}(I_{C}, I_{S}, I) = \arg \min_{I} \alpha \mathcal{L}_{C}(I_{C}, I) + \beta \mathcal{L}_{S}(I_{S}, I)</math>,
  
где <math>\mathcal{L}_{C}</math> {{---}} потеря контента, сравнивает представление контента данного изображения и контента с изображением стилизованного изображения, а <math>\mathcal{L}_{S}</math> {{---}} потеря стиля, сравнивает представление стиля на основе Грама с стилизованным изображением. <math>\alpha</math> и <math>\beta</math> используются для баланса компонента контента и компонента стиля в стилизованном результате.
+
где <math>\mathcal{L}_{C}</math> {{---}} потеря контента, сравнивает представление контента данного изображения контента с изображением стилизованного изображения, а <math>\mathcal{L}_{S}</math> {{---}} потеря стиля, сравнивает представление стиля на основе Грама, полученной из изображения стиля, с изображением стилизованного изображения. <math>\alpha</math> и <math>\beta</math> используются для баланса компонента контента и компонента стиля в стилизованном результате.
  
<math>\mathcal{L}_{C}</math> и <math>\mathcal{L}_{S}</math> дифференцируемы. Таким образом, при случайном шуме в качестве начального <math>I</math>, это уравнение можно минимизировать, используя градиентный спуск с обратным распространением в пространстве изображения.
+
<math>\mathcal{L}_{C}</math> и <math>\mathcal{L}_{S}</math> дифференцируемы. Таким образом, при случайном шуме в качестве начального <math>I</math>, это уравнение можно минимизировать, используя градиентный спуск в пространстве изображения с обратным распространением.
  
 
=====Возможные варианты решения проблем алгоритма Гатиса=====
 
=====Возможные варианты решения проблем алгоритма Гатиса=====

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: