kevinoop 的博客

原文：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks一、IST(Image Style Transfer)基础Lcontent(C,G)=14n[l]Hn[l]Wn[l]C∑ij(a[l][C]ij−a[l][G]ij)2Lcontent(C,G)=14nH[l]nW[l]nC[l]∑ij(aij[l][C]−aij[l...

不同于自然图像的风格迁移，在临床应用上，医学图像更加注重图像生成的纹理细节，并且需要实时的推理速度。因此提出一个实时且高质量的风格迁移方法非常重要，这篇论文实现了这个方法：Remove Appearance Shift for Ultrasound Image Segmentation via Fast and Universal Style Transfer一、背景介绍...

Dynamic Instance Normalization for Arbitrary Style Transfer一、DIN 操作动态实例归一化包括一个实例归一化和一个动态卷积操作（可以是标准的卷积，可变形卷积和组卷积）。其中 weight net 和 bias net 由简单的卷积层和自适应池化层构成。公式如下：DIN(FcL)=IN(FcL)∗WL+bLDIN(F_c^L)=IN(F_c^L)*W^L+b^LDIN(FcL​)=IN(FcL​)∗WL+bL其中 FcF_cFc​ 是内容输入

最近看了这篇论文 Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 。由于没有详细的博客参考，还是花了一些时间来阅读论文。于是提出自己对论文的理解，以供大家参考。下面直接进入主题：1 Adaptive Instance Normalization作者在 CIN 的基础上提出了 Adain ：...

很久没有写博客了，最近遇到一篇论文 Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style 刚开始很难理解它的算法细节，结合代码渐渐理解了。由于自己学习时没有找到很好的博客参考，所以想将自己对算法的理解记录下来，以供大家参考。如果有理解不恰当的地方，还望批评指正。1 Style-Swap & Parallelizable Implement...