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51CTO-深度学习顶级论文算法|prisma图像风格变换原理|唐宇迪|中国AI数据|文章3
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:62

51CTO-深度学习顶级论文算法|prisma图像风格变换原理|唐宇迪|中国AI数据|文章3

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有团队,那么现在咱们就。研究一下就是说我们如何去做到这一点啊,就是说咱们怎么把江南style做就做一个啊,
然后穿气管做一个,像是融合的。操作也好,那么下面咱们就来看这篇论文,可以看到这篇论文是cp22016上一篇比较不错的,
是由三个德国的学者。然后咱们就先来啊,简单说一下这篇论文。然后啊,就是说他这篇论文啊,最核心的一个点就是说,
我们怎怎么样去重构啊?就是说我们要去重构一个东西。我们重构这个图像呢,是由我们这个content啊,加style组成的,
然后呢?你用了这个CN的技术,然后呢,他通过一些卷积神经网络在我们卷积神经网络的,用不同的词去产生相应的变化,
然后呢,合成了这个想要的一个图像。然后这篇论文就是说我还是。好的话,咱们来说一说,我给大家先画个图啊。
现在CNN就是说我们要训练这样一个卷积神经网络,然后呢,他有一些权重的参数吧,很多权重啊,每一层都有一系列的权重的参数是吧?
然后咱们目的是调什么?咱们目的是调这个w1w2w3是吧?咱们的目的就是说使得找到一组最好的这样的w然后呢,
使得咱们要完成任务的效果会更好是吧?那么这个,然后穿着在这篇论文唉,的一个核心点在哪?它的一个核心点就是说,
唉,这回咱们不远。你要了,咱们要找到一个训练好的一个模型啊,就是说咱们这些,我先拿出来一个训练好的模型,
一般来说这个不行啊,是一个物体检测相关的,然后呢,他的w都是已经训练好的了,咱们要做什么?
咱们要做的就是保持他的w是不变的啊,大家一定要挺好,就是说,
我们现在要做的就是说我们要训练一个网络,我们的w是不变的,那么咱们变的是什么?
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