17-用迁移学习结果识别一张图像

hccmap 2023-01-12 22:59:39

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基于深度学习的图像风格迁移技术的前沿进展.pdf

本文内容将讲述如何利用已经训练好的VGG-16模型（基于ImageNet数据集）来自动识别图像类别，其中模型测试将使用GPU主机而非GPU主机实现；并介绍如何下载利用PyTorch框架、什么是VGG-16以及实现对图像的尺寸与颜色的变换。本章内容主要讲述如何利用已学习好的VGG-16模型进行图片的自动分类预测，可以发现利用迁移学习可以很方便的进行我们所需要的研究，而且结果也相当不错，对于VGG-16模型，还有VGG-19，读者如果感兴趣可以自己去练习实践。

所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。著名的国像处理应用Prisma是利用风格迁移技术，将普通用户的照片自动变换为具有艺术家的风格的图片。这篇文章会介绍这项技术背后的原理，此外，还会使用TensorFlow 实现一个快速风格迁移的应用。 1 图像风格迁移的原理 1.1 原始图像风格迁移的原理在学习原始的图像风格迁移之前，可以先回忆一下...

0 简介图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。 1 VGG网络在实现风格迁移之前，需要先简单了解一下VGG网络（由于VGG网络不断使用卷积提取特征的网络结构和准确的图像识别效率，在这里我们使用VGG网络来进行图像的风格迁移）。如上图所示，从A-E的每一列都表示了VGG网络的结构原理，其分别为：VGG-11，VGG-13，VGG-16，VGG-19，如下图，一副图片经过VGG-19网络结构可以最后得到一个分

迁移学习是机器学习领域中一项极具创新性和实用价值的技术。它打破了传统机器学习中每个任务都需从零开始训练模型的局限性，通过巧妙地利用已在相关领域或任务中积累的知识和经验，极大地提高了学习效率和模型性能。在迁移学习中，我们可以从大规模的、通用的数据源中获取有价值的信息，并将其应用到特定的、数据稀缺的目标任务中。这种跨领域和任务的知识迁移不仅节省了大量的数据标注时间和计算资源，还能够在目标任务数据有限的情况下，使模型快速达到较好的效果。迁移学习的方法多种多样，包括基于实例、特征、模型和关系的迁移等。

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