Image style transfer using convolutional NN

最新推荐文章于 2022-06-01 13:28:20 发布
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分类专栏： 纯属笔记 文章标签： 风格迁移
文章使用VGG19网络进行图像风格迁移训练，未用全连接层，以平均池化替代最大池化。通过多组内容和风格重构对比实验，确定内容层和风格层。还调整噪声比率，发现比率越接近1风格越明显。每次训练更新随机初始化输入x，生成合成画需重新训练，速度慢。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章使用了VGG19网络来进行训练，（包含了16个卷积层和5个池化层，但是实际训练中未使用任何全连接层，并且是使用了平均池化average-pooling替代最大池化max-pooling）
VGG神经网络结构
内容层和风格层的选择：将内容图像和风格图像分别输入到VGG网络中，并将网络各个层的特征图（feature map）进行可视化（重构）。
内容重构五组对比实验：

  1. conv1_1 (a)
  2. conv2_1 (b)
  3. conv3_1 ©
  4. conv4_1 (d)
  5. conv5_1 (e)
    风格重构五组对比实验：
  6. conv1_1 (a)
  7. conv1_1 and conv2_1 (b)
  8. conv1_1, conv2_1 and conv3_1 ©
  9. conv1_1, conv2_1, conv3_1 and conv4_1 (d)
  10. conv1_1, conv2_1, conv3_1, conv4_1 and conv5_1 (e)
    通过实验发现：对于内容重构，(d)和(e)较好地保留了图像的高阶内容（high-level content）而丢弃了过于细节的像素信息；对于风格重构，(e)则较好地描述了艺术画的风格。如下图红色方框标记：

文章Figure1
实际实验中，
内容层选择了conv4_2
风格层选择了conv1_1,conv2_1,conv3_1,conv4_1,conv5_1
（但是在我自己实验过程中，对内容层的选择似乎也可以得到风格迁移的结果，我自己用了内容层的conv2_2作为实验，同时对风格层的选择也进行了不同选择，结果也是一样的。只是在图像的风格上变得更加明显。）
在噪声比率上，我自己做了较大的调整，从noise=0.1-0.6-1。在等于1时，结果图只剩下风格图，看不到内容。比率越接近1，风格越明显。
**

1.5 总结

**
每次训练迭代，更新的参数并非VGG19网络本身，而是随机初始化的输入x；
由于输入x是随机初始化的，最终得到的“合成画”会有差异；
每生成一幅“合成画”，都要重新训练一次，速度较慢，难以做到实时。
博客中只要讲解了两篇风格迁移的论文

Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 解析与复现
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计算机视觉之风格迁移（一）——CVPR2016论文Image Style Transfer复现
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一、风格迁移简介 风格迁移可以说是计算机视觉领域一大热点，简单来说就是有两副图片，一张内容图片，一张风格图片，该技术可以实现以风格图片的风格+内容图片的内容重新生成一张目标图片，例如： 原始图片——风格图片——目标图片 说到风格迁移，不得不提到该领域的经典论文： 【CVPR-2016】Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 有很多小伙伴已经对论文进行过解析，本文就简单介绍一下该论文，主要聚焦在论文的代码复现上。 论..
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白水空空
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Neural Style Transfer 风格迁移经典论文讲解与 PyTorch 实现
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06-01 2416
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pytorch学习第六课-实践课 Style Transfer
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【Advanced】Image Recognition in MATLAB: Using Convolutional Neural Networks for Image Recognition
# 1. **CNN Architecture and Principles** Convolutional Neural Networks (CNNs) are a type of deep neural network, specialized for ...***Convolutional Layer:** The convolutional layer applies a series
卷积神经网络做图像风格迁移的项目代码笔记
不眠旅行
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算法来源 CVPR 2016 的文章 “Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”。主要是利用一个已经在ImageNet 上训练好的卷积神经网络 VGG-19。有代码参考和理解笔记。
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