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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5
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:53

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5

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其实也是一样的,我们这个content图像我们经过了一层卷积之后,唉,它大概是什么要两层卷积之后大概是什么样?
3层4层5层之后,唉,大概又分别是什么样?然后呢,咱们先来现在就来想一想,唉,我们现在。
你能得到的就是说我们的style和comment,分别经过一些剪辑之后,他们长什么样?那么咱们刚才也说了啊,
我们需要产生一个造影图像,那么这个造影图像怎么样?和咱们这个content还有style?进行一定的融合呢,
这个就是咱们接下来要讲的东西了。就是说我们的这个网络的参数w是保持不变的,那么咱们来看一看,
就是说我们选择的这样的w他是一个什么样的w,就是说我们现在啊,选择的网络是一个vg的网络,
这个bg的网络呢是在物体检测啊,或者是那个。南宁市还有多快追上他们一些任务上我们提取出来的一个别人已经训练好的网络,
为什么要选一个物体检测的这样一个网络呢?就是说能使得咱们的网络对一些物体的信息他会更敏感,
为了达到这样一个操作,那么我们选择。和保罗呢,是一个19层的,比如说我们就选择网络是这个论文啊,
就是说论文,而他肯定是经过了一系列实验,他觉得最合适的一个网络就是一个16层的这么一个BT的网络,
其实不光维持这个网络能做这个事儿啊,其实我想。基本上所有的奖金实行网络,只要是训练好的,
在物理检测室训练好的啊,都可以来做咱们这个治疗专题,然后这里有一点啊,就是说啊,他把铺顶层啊,
做了一个新的改变,咱们之前所看到的布料是什么布料?一般来。说啊,咱们所选择的固定槽都是卖不掉,
但是这里呢,他把马克思资料改成一个安慰的布料,啊,也不是说需要注意点吧,
这也是一个小改动,并不会影响很多,只是这个案例的互联网可能表现的效果会更好一些。
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