项目旨在实现基于ImageNet的图像风格迁移,将一种图片转化为另一种风格。本项目使用预训练的VGG16网络作为基础的特征提取器,VGG16在数据集上进行了充分的训练,具有强大的特征提取能力,并采用AdaIN方法,通过调整内容图像特征图的均值和标准差,使其与风格图像特征图相匹配,从而实现风格转换。并且定义了内容损失和风格损失,使风格上接近风格图像,内容接近内容图像。在性能方面,由于采用AdaIN方法,相比传统的迭代方法,大大提高了运行效率,并且模型具有良好的泛化能力。
点击空白处退出提示
语言技术
图像处理参考价格
2000
项目旨在实现基于ImageNet的图像风格迁移,将一种图片转化为另一种风格。本项目使用预训练的VGG16网络作为基础的特征提取器,VGG16在数据集上进行了充分的训练,具有强大的特征提取能力,并采用AdaIN方法,通过调整内容图像特征图的均值和标准差,使其与风格图像特征图相匹配,从而实现风格转换。并且定义了内容损失和风格损失,使风格上接近风格图像,内容接近内容图像。在性能方面,由于采用AdaIN方法,相比传统的迭代方法,大大提高了运行效率,并且模型具有良好的泛化能力。





评论