《image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》论文笔记

最新推荐文章于 2022-08-15 23:54:15 发布
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#风格转换 #深度学习 #神经网络

本文介绍了使用卷积神经网络（CNN）进行图像风格转换的研究，主要思路是通过VGG网络提取图像的内容和风格特征，生成结合两者的新图像。内容特征以平方误差损失函数衡量，风格特征则通过计算格拉姆矩阵的相似度来表征。最终通过最小化生成图像与源内容和目标风格的损失来完成风格转换。

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1．论文出处：cvpr 2016
2．主要思路：
为了进行图像的风格转换，作者利用CNN提取图像A的内容特征（如物体等）和图像B的风格特征，然后利用这些特征，生成图像C，图像C具有A的内容和B的风格。效果如下：
这里写图片描述
3．详细思路
主要的问题在于如何提取图像的内容特征（content feature） 以及 风格特征（style feature）
3．1总体网络框架
总体模型是基于VGG-network。作者只采用了16个卷基层和5个pooling层提取的特征图，没有采用全连接层。同时，在图像合成时，将原来的max-pooling替换为average-pooling可以让结果更好。
3．2 内容特征的表征：
作者对白噪声图片采用梯度下降法来寻找符合原始图像特征的另外的图像。 和 为原始图像和生成的新图像（由随机图像初始化，即白噪声图像）。 这里写图片描述和

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图像风格迁移-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
AI之路
07-29 2万+
论文：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 论文链接图像风格迁移最近两年比较火，看起来也比较有趣，所以这两天闲暇时候看了一些文章了解了下其中的原理，特来分享。本篇博文要介绍的是2016年的CVPR论文，该文章用CNN网络来做图像风格迁移，作者是Gatys。Gatys在2015年的时候就发过一篇关于图像风格迁移的文章：A N
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 解析与复现
最新发布
2401_82628760的博客
12-25 801
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 解析与复现
卷积神经网络图像风格转移 Image StyleTransfer Using Convolutional Neural Networks
Taylor Guo
04-28 2万+
Image StyleTransfer Using Convolutional Neural Networks 用不同的风格渲染图像的语义内容是一种比较难的图像处理任务。可以说，之前方法的一个主要局限因素是缺乏明确表示语义信息的图像表示，用于将图像内容从风格中分离。这里用卷积神经网络的图像表示用于物体识别的优化，可以使图像信息更明显。我们介绍了一种艺术风格的神经网络算法可以将图像的内容和图像的自然风格分离和再合并。算法可以提供给人们可以感知到的高质量的新图像，可以将大量众所周知的艺术作品和任意图像结合起来。
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks（CVPR16）
o0Helloworld0o的博客
09-09 930
Abstract 之前的工作不太成功，是因为缺乏一种表示图像semantic information的representations，用来分离图像的content和style 1. Introduction Transferring the style from one image onto another can be considered a problem of texture transfer. style transfer本质上是texture transfer，所以本文的目标是按照source
Style transfer系列论文之——Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks，CVPR, 2016
MasterQKK
04-11 2914
Style transfer系列论文之——Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks，CVPR, 2016 A Neural Algorithm of Artistic Style Style transfer**指的**希望产生这样的一幅图像x: x与源图像p的内容相似，而与源图像a的风格相似**。p被称之为`content image`, a被称之为`style image`。 Style transfer是神经网络应用非常火的
【翻译】Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
17902的博客
08-15 1525
以不同的风格渲染图像的语义内容是一项困难的图像处理任务。可以说，以前的方法的一个主要限制因素是缺乏明确表示语义形成的图像表示，因此，允许将图像内容与风格分开。在这里，我们使用了从卷积神经网络派生出来的图像表示，该网络针对对象识别进行了优化，使高水平的图像信息变得明确。我们介绍了一种艺术风格的神经算法，它可以分离和重新组合自然图像的内容和风格。该算法使我们能够产生具有高感知质量的新图像，将艺术照片的内容与众多知名艺术品的外观相结合。......
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks解析与复现
12-25
实验小组成员朱天乐和孙傲分别负责了论文分析和PPT制作，以及代码复现和实验报告撰写。整个实验流程涵盖了预习报告、实验原理分析和实验过程复现等多个方面，旨在加深学生对数字图像处理和卷积神经网络的理解。 ...
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks——风格迁移经典论文阅读
qq_42079689的博客
11-05 1118
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks论文亮点研究背景研究方法与意义方法细节内容表示与内容损失风格表示与风格损失风格迁移实验设置与结果讨论内容和风格损失函数项的权重Trade-off卷积神经网络不同层的影响待转换图像初始化方法的讨论作者给出的其他讨论 论文亮点 给出了内容损失（Content Loss，也被称为特征重建损失...
风格迁移系列-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
西伯利亚的蓝眼睛
01-03 2229
论文Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks概述及相关工作图像风格迁移任务，可以概括为把一张图像的纹理信息加到另一种图像上，而保持该图像的语义内容（比如，图像是一张狗的照片）不变。变换的难点在于如何明确的表征图像的语义信息，从而允许把图像的‘content’与‘style’二者分割开来。 风格迁移有时可以认为是纹理迁移。而纹理
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
qq_33204297的博客
03-11 479
import tensorflow as tf import tensorflow.contrib as contrib import numpy as np import scipy.io as sio import scipy.misc as misc from PIL import Image def conv(inputs, w, b): #卷积:input w b w...
Multi-Modal Reflection Removal Using.pdf
06-08
本文是用多尺度的CNN模型处理理计算机视觉图像处理中的一个常见问题，就是去光光问题。
【读点论文】Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks（将卷积特征图提取语义信息，融合内容和风格的做法）
白水空空
03-24 6500
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 以不同风格呈现图像的语义内容是一项困难的图像处理任务。可以说，以前的方法的一个主要限制因素是缺乏明确表示语义信息的图像表示，从而允许将图像内容与样式分开。在这里，本文使用的图像表示来自卷积神经网络优化对象识别，使高层次的图像信息明确。 本文介绍了一种艺术风格的神经算法，可以分离和重组自然图像的图像内容和风格。该算法允许产生高感知质量的新图像，该图像将任意照片的内容与众多知名艺术品的外观相结合
ImageStyle Transfer Using Convolutional Neural Networks
xufengchi的博客
10-26 1190
论文里可不光给了转换的样例例，还给了实现原理图： 左边这个是对大师的作品进行采样处理（学习），用了一个VGG-19的经典图形识别的卷积网络。 右边这个和左边极为类似，只不不过它是按步骤学习了了输入图片的⻛风格，也对应生成了了池化层，我们叫它照片矩阵吧。 中间这个网络是对各层的大师矩阵和照片矩阵进行比对，把这个比对的“差异”进行了量化，定义为损失函数Ltotal，显然Ltotal越大说明差距越大
Single Image Reflection Separation with Perceptual Losses(基于感知损失的单张图片反射分离)
UnknownPlayer的博客
05-22 3400
摘要 文章提出了一种端到端的全卷积网络进行单张图片的反射分离，其中卷积网络的loss函数不仅考虑了低层的信息，还涵盖了高层的图片信息。具体来说，loss函数包括两个感知的loss(perceptual losses)： 一个来自perception network的feature loss 一个adversarial loss，这个loss 不仅如此，还提出了一个exclusion loss，...
Single Image Reflection Removal
qq_39861441的博客
10-09 2084
以下分析来源:Seeing Deeply and Bidirectionally: A Deep Learning Approach for Single Image Reflection Removal 这篇文章说它提出了级联深度神经网络（cascade deep netural network），尽管每个深度学习都是这种网络。来估计背景图片和反射图片。 首先是构造有反射的图片，对反...
Single Image Reflection Removal through Cascaded Refinement论文阅读笔记
u013517182的博客
03-31 1469
这篇文章做了啥 迭代式的单图片反射消除，有一说一，这篇文章让我想起来之前看到的一篇去雨的RESCAN，去雨的一篇文章，也是利用迭代式的思想，不断的去除图像中的雨，使得每一次迭代对于输入进行逐渐优化。RESCAN这篇文章也是利用的卷积LSTM，并且下一次是对上一次的迭代的结果进行优化。代码链接，流程图如下， 上图的意思是，下一次输入的图片是上一次输出的结果，并且feature的利用也是遵...
阅读笔记：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
qq_17506541的博客
04-20 2726
引用文献：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 注：本文所有内容均出自原文，仅处于学习研究目的，感谢原作者，侵删    这是关于深度学习进行图像渲染的读书报告的第一篇。既然是第一篇，那么当然要首先介绍一下使用卷积神经网络进行风格传递的鼻祖论文，也就是标题所述论文。论文的渲染流程图如图1所示，其可以用一句话进行概括：使用任一...
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Network(理论篇)
GavinZhou的博客
11-12 1万+
好久没有写博客了,也是惭愧,最近事情比较多,现在抽空写一篇吧今天这篇是关于neual art的,也就是style transfer算法; 文章来源: A Neural Algorithm of Artistic Style, CVPR2015 Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks, CVPR2016前一段时间有一个比较
图像风格转换(Image style transfer)
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雨石
12-20 6万+
图像风格转换是最近新兴起的一种基于深度学习的技术，它的出现一方面是占了卷积神经网络的天时，卷积神经网络所带来的对图像特征的高层特征的抽取使得风格和内容的分离成为了可能。另一方面则可能是作者的灵感，内容的表示是卷积神经网络所擅长，但风格却不是，如何保持内容而转换风格则是本文所要讲述的。
image style transfer using convolutional neural networks
03-16
是的，图像风格转移是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的一种技术。它可以将图像的风格从一张图像转移到另一张图像，从而得到一张具有新风格的图像。 图像风格转移的核心思想是使用卷积神经...
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