笔记——Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks (Leon A. Gatys et al)

最新推荐文章于 2022-11-05 15:31:35 发布
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分类专栏： 图像风格化 论文笔记 文章标签： 图像风格化 深度学习 CNN
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该笔记详细介绍了利用卷积神经网络（CNN）进行纹理合成的方法。通过VGG19网络，研究了不同层特征之间的相关性，尤其是通过Gram矩阵来表征纹理特征。实验表明，高层特征保留了更多的空间信息，而随机参数的网络无法达到良好的合成效果。

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图像风格化论文笔记

Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks (Leon A. Gatys et al)

1. 摘要

基于 CNN Network for object recognition, 用若干layer的不同filter之间的相关性（correlations）来构建 texture 特征表示

2. CNN Network

基础网络：VGG19 trained on object recognition

3. Texture model

Insight

Textures are per definition stationary, so a texture model needs to be agnostic to spatial information. A summary statistic that discards the spatial information in the feature maps is given by the correlations between the responses of different features.

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卷积神经网络实现纹理合成（literature：Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks）
Cachel Wood的博客
12-07 546
C:\Users\lenovo\Jupyter Notbook\Texture-Synthesis-Using-Convolutional-Neural-Networks-master\tensorflow_vgg\vgg16.npy npy file loaded build model started build model finished: 0s Epoch: 100/10000 Loss: 5529756400000000.0 Epoch: 200/10000 Loss: 17222650
论文精度 —— 2017 CVPR《High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis》
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08-10 984
论文精度 —— 2017 CVPR《High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis》
【翻译】Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks
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08-18 992
在这里，我们介绍了一个基于卷积神经网络特征空间的自然纹理的新模型，该模型为物体识别而优化。该模型的样本具有很高的感知质量，显示了以纯粹的辨别方式训练的神经网络的生成能力。在该模型中，纹理是由网络中几层特征图之间的相关性来表示的。我们表明，各层的纹理表示越来越多地捕捉到自然图像的统计特性，同时使物体信息越来越明确。该模型提供了一个新的工具来产生神经科学的刺激，并可能提供对卷积神经网络学习的深层表征的见解。视觉纹理合成的目标是从一个实例纹理中推断出一个生成过程，然后可以产生任意多的该纹理的新样本。...
TextCNN论文解读--Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
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02-17 856
CNN+static vector 在句子分类的任务中表现很好，而且基于具体task微调后的task-specific vectors 表现的更好
【论文精读】——使用卷积神经网络进行纹理合成（Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks）
Sunny_Coder的博客
11-05 925
视觉纹理合成的目标是从一个实例纹理中推断出一个生成过程，然后可以产生任意多的该纹理的新样本。对合成纹理质量的评价标准通常是人的检查，如果人的观察者不能从合成的纹理中分辨出原始纹理，那么纹理的合成就成功了。通过对原始纹理的像素或整个斑块进行重采样来生成新的纹理。它们并没有为自然纹理定义一个实际的模型，而是给出了一个机械化的程序，说明如何在不改变其感知特性的情况下随机化一个源纹理。明确地定义一个参数化的纹理模型。该模型通常由一组在图像的空间范围内进行的统计测量组成。目前最好的模型。
pytorch-neural-style-transfer:重构有关神经风格转移的原始论文（Gatys等人）。 我还包括了重建脚本，这些脚本允许您仅重建图像的内容或样式-以便更好地了解NST的工作方式
04-14
神经样式转移（优化方法） :laptop: + :artist_palette: = :red_heart: 此仓库包含原始NST论文的简洁PyTorch实现（ :link: ）。 这是上的随附存储库。 什么是NST算法？ 该算法使用CNN网络（通常为VGG-16 / 19）将样式从一个输入图像（样式图像）转移到另一个输入图像（内容图像），并给出一个合成的，程式化的图像，该图像使内容与内容图像保持隔离，但是从样式图像中获取样式。 为什么还有另一个NST回购？ 这是我所知道的最干净，最简洁的NST回购，它是用PyTorch编写的！ :red_heart: 大多数NST仓库都是用TensorFlow（甚至还没有L-BFGS优化器）和Torch（过时的框架，使用Lua）编写的，并且过于复杂，通常包括多种功能（视频，静态图像，色彩转移等）合而为一。回购并通过命令行公开100个参数（实际上可能定期使用其中的5个或6个参数）。 例子 传递风格给人以美丽的艺术效果：
MM2018/风格迁移-Style Separation and Synthesis via Generative Adversarial Networks通过生成性对抗网络进行风格分离和合成
ssshyeong的博客
04-15 648
在本文中，我们提出了风格分离和合成生成对抗网络（S3-GAN），以同时实现特定类别的对象照片的风格分离和风格合成。基于目标照片位于流形上，且内容和样式独立的假设，我们使用S3-GAN在流形和潜在向量空间之间建立映射，以分离和合成内容和样式。S3-GAN由编码器网络、生成器网络和对抗网络组成。
语义分割-ICCV2017 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks循环一致对抗网
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03-06 4493
我们提出了一种学习在没有成对例子的情况下将图像从源域X转换为目标域Y的方法。我们的目标是学习一种映射G: X→Y，使G(X)的图像分布与使用对抗性损失的分布Y难以区分。我们将它与一个逆映射F: Y→X耦合，并引入一个循环一致性损失来强制F (G(X))≈X(反之亦然)。在不存在配对训练数据的几个任务上给出了定性结果.
CVPR2021/邻域自适应/图像翻译-DRANet: Disentangling Representation and Adaptation Networks
ssshyeong的博客
04-09 2928
DRANet将图像表示分离，并在潜在空间中传输视觉属性，以实现无监督的跨域自适应。与现有的学习共享一个域的相关特征的域自适应方法不同，DRANet保留了每个域特征的独特性。我们的模型对源图像和目标图像的内容（场景结构）和风格（艺术外观）的单独表示进行编码。然后，它通过将转换的样式因子和为每个域指定的可学习权重合并到内容因子中来调整域。该学习框架允许使用单个编码器网络进行双向/多向域自适应，并调整其域转移。内容自适应域传输模块，该模块有助于在传输样式的同时保留场景结构。
理解计算机视觉中的损失函数
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点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Sowmya Yellapragada编译：ronghuaiyang导读损失函数在模型的...
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本文处理的问题是新视角合成，即给定一个物体的一组照片，要求生成全新视角的图片。大概思路是先通过给定的这组照片重建出一个3D模型，然后旋转通过旋转3D模型就可以得到新视角的图片了。而本文最大的亮点在于他假设重建的3D模型是并不完美的（这非常符合实际，因为事实上现如今的技术无法做到完美的3D重建），因此作者让网络将像素特征（区别于RGB）储存到了纹理图中，称之为神经纹理（neural texture）。这么做的目的是希望这个神经纹理可以在渲染阶段辅助渲染器补全由于不完美的3D模型造成的artifact。因此渲染
神经网络风格迁移Pytorch
hbu_pig的专栏
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原文链接 引言（Introduction） 本教程解释了如何实现由Leon A Gatys, Alexander S. Ecker和Matthias Bethge开发的神经风格迁移算法（Neural-Stylealgorithm）。该算法需要三个图片：一个输入图片pi，一个内容图片pc，一个风格图片ps，然后把图片pi转换成一个和pc图片的内容相似，并与ps图片的风格相似的图片。 基础原理（Underlying Principle） 原理很简单：我们定义两个距离，一个用于内容(DC)，另一个用.
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Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 16年cvpr 和A neural algorithm of artistic style. 15年8月一样的吧 开篇之作，送入一张噪音图片，然后通过content和style ...
Tensorflow实现Neural Style图像风格转移
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  刚开始接触TensorFlow，实践个小项目，也参考了一下其他博主的文章，希望大家提出宝贵意见。   文章中的代码和图片已上传到GitHub(https://github.com/Quanfita/Neural-Style)。 什么是图像风格迁移？   以下每一张图都是一种不同的艺术风格。从直观上我们很难找出这些不同风格的图片有什么可以用准确的语言来描述的去别和联系。如何要把一个...
CNN(Convolutional Neural Networks)没有原理只有实现
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05-30 1969
分类： 代码 机器学习2013-12-03 23:03 1552人阅读 评论(5) 收藏 举报 目录(?)[+] 零.说明：        本文的所有代码均可在 DML 找到，欢迎点星星。         注.CNN的这份代码非常慢，基本上没有实际使用的可能，所以我只是发出来，代表我还是实践过而已 一.引入：            CNN这个模型实在是有
1. "Object Segmentation using Superpixel-based Region Merging" by Zhang, Z., et al. (2015)
04-04
The paper proposes a novel approach for object segmentation using superpixel-based region merging. The proposed method consists of three main stages: superpixel segmentation, initial region merging, and final region merging. In the first stage, an image is segmented into superpixels using the SLIC algorithm. In the second stage, neighboring superpixels are merged if they have similar color and texture features. The third stage refines the segmentation by considering the object boundaries and the contrast between regions. The proposed method is evaluated on two datasets: the Berkeley Segmentation Dataset and the Pascal VOC 2012 Segmentation Challenge. The experimental results show that the proposed method outperforms several state-of-the-art methods in terms of segmentation accuracy and computational efficiency. Overall, the paper presents a promising approach for object segmentation using superpixel-based region merging. The proposed method is simple, efficient, and achieves state-of-the-art results on benchmark datasets.
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