19、多模型神经风格迁移与COVID - 19预测研究

多模型神经风格迁移与COVID - 19预测研究

在当今的科技领域，机器学习在多个方面展现出了强大的能力，尤其是在神经风格迁移和疾病预测方面。下面将详细介绍多模型神经风格迁移（MMNST）以及使用监督机器学习模型对COVID - 19进行预测的相关内容。

多模型神经风格迁移（MMNST）

在以往的风格迁移研究中，许多方法使用卷积神经网络（CNNs）来实现神经风格迁移，但这些方法大多没有讨论哪个模型更准确和高效。为了解决这些问题，提出了多模型神经风格迁移（MMNST）方法，该方法使用VGG - 19（PyTorch）和TensorFlow Lite两种不同的方法开发神经网络，以产生高效的风格迁移结果。

图像风格迁移

• VGG - 19（PyTorch方法）
  • 网络结构 ：VGG - 19是一个由19层组成的卷积神经网络（CNN），包括16个卷积层、3个全连接层、5个MaxPool层和1个SoftMax层。该网络使用来自ImageNet数据库的近一百万个图像进行训练，训练图像为224×224像素的彩色图像。
  • 处理流程 ：这是一种优化技术，使用内容图像和风格图像，然后将它们融合在一起，使输出图像转变为具有内容图像和风格图像痕迹的新图像。用于分解内容图像和风格图像的层包括conv1_1、conv2_1、conv3_1、conv4_1、conv4_2和conv5_1。其中，conv4_2用作内容提取器，因为处理内容图像时，CNN的较高层更受青睐；其余层用于分解风格图像，因为较低层足以提