当前位置： 首页 > article >正文

每天五分钟计算机视觉：什么是神经网络风格转换？

article 2024/12/26 12:59:10

本文重点

神经网络风格转换（Neural Style Transfer，简称NST）是一种先进的图像处理技术，通过结合深度卷积网络和特定的代价函数，将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行融合。这种技术不仅展示了深度学习在艺术领域的巨大潜力，还在图像分析、心电图信号分析甚至3D数据（如CT扫描）等领域得到了广泛应用。

先看实践

神经风格转换可以将一个风格转移到另外一个内容图像中，从而形成带有新风格的图像，直观的来看就是，内容图像+风格图像=最终的生成图像。

内容图像

风格图片

生成图片


http://www.kler.cn/a/381620.html

相关文章：

  • 【Linux】Linux开发利器：make与Makefile自动化构建详解
  • 打造独特的博客封面：动态封面设置指南
  • 机器人加装电主轴【铣削、钻孔、打磨、去毛刺】更高效
  • 微调大模型时，如何进行数据预处理? 将＜input, output＞转换为模型所需的＜input_ids, labels, attention_mask＞
  • Git远程仓库的多人协作
  • 由于这些关键原因，我总是手边有一台虚拟机
  • 「树链剖分」学习笔记
  • 【深度学习】batchsize太大或太小的优缺点，如何平衡batchsize大小
  • 矩阵特殊打印方式
  • 【Vue 全家桶】4、Vue中的ajax（http请求方法）
  • Apache HTTPD 换行解析漏洞（CVE-2017-15715）
  • faiss 用于检索10亿向量（维度768）的方法
  • 6. STM32之TIM实验--编码器接口（）--（实验5：PWM驱动直流电机）
  • Vue中简单状态管理
  • PyTorch 2.0: 开启深度学习框架新纪元
  • Qt学习笔记第41到50讲
  • ubuntu 24.04中安装 Easyconnect，并解决版本与服务器不匹配问题
  • C#语言发展历史
  • Nginx配置文件编写示例
  • 【ARM Linux 系统稳定性分析入门及渐进 2.1 -- Crash 命令 Session Control 集合】
  • DNS正反向解析，区域备份
  • 计算机毕业设计Python+大模型膳食推荐系统 知识图谱 面向慢性病群体的膳食推荐系统 健康食谱推荐系统 机器学习 深度学习 Python爬虫 大数据毕业设计
  • 室内定位论文精华-20241104
  • 【深度学习】梯度累加和直接用大的batchsize有什么区别
  • c语言简单编程练习10
  • 前后端分离，Jackson，Long精度丢失