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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4
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:63

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4

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咱们要更新的是什么?要更新的是x,唉,这什么意思啊?就说爱我先随机的产生一张图像,
这个图像就是做一个造影的图像,他是什么啊?我们不关心,然后呢,这个图像它就是一个x,咱们要做什么?
咱们要。利用这个卷积神经网络吧,去改变这个x就是说我们的ex也是咱们最终想要的一个结果,这是咱们的x没改变之前,
这是咱们x改变了之后,那改变之前呢,就是咱们来处。就是咱们一个随机的啊,一个噪音的图像它是什么其实不重要,
但是呢,我们希望咱们的网络能够去把它改成一个咱们想要的,想要的就是说我们的content,这个c加s最终的一个结果。
咱们最终想要什么,咱们最终想要的就是这个我现在鼠标的位置,最终想要这个结果,然后呢,咱们这个收入啊,
大家可能不太清楚什么叫造影图像,就说他是按我们随机生成的,他是什么样的像素点。什么啊?我其实我们不关心,
我们只要最终的结果还是能够达到咱们这样的标准的,那么怎么能达到这样的标准呢?咱们接着来看论文,
我们从地下做文章这张图上可以很清晰的看到,就是说。卷积神经网络啊,有两个输入这里是吧?
我们有一个这个style给我们看,这是一个凡高的一个作品,然后呢,咱们还有content的啊,就是说咱们想要的一个东西,
啊,不是说想要东西就说咱们想要把什么进行一个。聊天聚会啊,咱们的一个基础的带有content的一个图像,
我们看到了,就是说我们这两个图像分别的去经过了同一个卷积神经网络,然后呢,我们看了就是说,
唉,我们在这里有很多加箭头啊,代表着咱们。经过了不同的卷积层,比如说经过了第1层卷积,
第2层卷积第3层或者第4层第5层等等,咱们经过了一系列的卷积层之后,咱们得到了一个style的,还有content,
表现的形式我们也看到上面就是咱们的。就说咱们这个三有原始的图像,经过一系列的选题之后,唉,
我们看到了,它每一层卷积之后,它产生的一个结果就是我们经过一层卷的时候,
唉,大概长什么样子?经过两层卷积之后他大概长什么样子?那么这个content呢?
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