wangxc_123-优快云博客

翻译译Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis

基于马尔科夫随机场和卷积神经网络组合的图像合成（Image Synthesis）摘要这篇文章研究了用于生成2D图像的生成马尔科夫随机场模型MRF和有分辨能力的已训练的深度卷积神经网络dCNNs的组合。生成马尔科夫随机场模型作用在dCNN的高层特征上，在抽象层次控制了图像的布局。我们在照片和非照片上都使用了这个方法进行合成任务。MRF正则项（regularizer）阻止了过激失真artfacts，

2017-07-25 19:44:08 3167 1

翻译部分选译Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution.

3.方法就像图二显示的，我们的系统由两部分组成：一个图像转换网络fWf_W和一个被用来定义几个损失函数的损失网络ϕ\phi 。这个图*像转换网络是一个深度残差卷积神经网络，由权重W参数化。它将输入图片x转化成使出图片y^\hat{y}，通过制图函数y^=fW(x)\hat{y}=f_W(x).每一个损失函数计算一个标量值li(y^,yi)l_i(\hat{y},y_i)测量输出图像y^\hat{y}

2017-07-23 22:35:56 4288

翻译 Python: TypeError: 'int' object is not callable

在Python2.7.5下跑tensorflow代码的时候，遇到错误： TypeError: ‘int’ object is not callable 错误原因#example1 ··· round = tf.size #用round代替一个函数 ··· ··· round = 12 #不小心复用了round变量为int ··· ··· round(A) 比较麻烦的是

2017-07-14 11:46:03 6843

原创 Matlab中矩阵卷积函数convn

Matlab中矩阵卷积函数convn最近在看CNN做手写数字识别，其中CNN中Convolution在图像处理中就涉及了矩阵卷积。因为博主有了奥本海姆《信号与系统》中一维卷积的基础，这里就类比的推广一下矩阵卷积（二维，高维类似）。卷积步骤： 1. 考虑到卷积的交换律，可以选择较方便矩阵（一般选较小）作为卷积核。对此矩阵进行绕中心的180度旋转，如[1420] \left[ \begin

2017-07-12 10:16:43 11172 1

空空如也

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翻译 部分选译Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution.

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原创 Matlab中矩阵卷积函数convn

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翻译部分选译Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution.