深度学习应用实践-玩转图像风格迁移2

俊哥大数据 2023-01-13 00:49:15

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《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本，并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。

读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

在这个数字技术蓬勃发展的时代，人工智能正在重塑艺术创作的边界。你是否想过让梵高的《星月夜》与你的自拍照完美融合？或是将水墨画的飘逸笔触赋予现代建筑摄影？这一切并非天方夜谭，借助深度学习技术，我们可以在JupyterLab中轻松实现图像的风格迁移。这项技术不仅被广泛应用于手机滤镜开发，更在数字艺术创作、影视特效制作等领域大放异彩。本文将带您深入浅出地探索这项神奇技术的实现奥秘。

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。 1 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ImageNet图像识别模型VGGNet。事实上，可以这样理解VGGNet的结构：前面的卷积层是从图像中提取“特征”，而后面的全连接层是把特征转换为类别概率。其中VGGNet中的浅层（如conv1_1，conv1_2），提取的特...

概述最近对图像风格迁移这种技术突然非常感兴趣，大概是之前读到了一篇关于对抗生成网络生成逼真人脸的论文文献，于是对这种技术很是好奇，大致了解了一下这个领域。我大致将其分为三个研究领域：基于传统的机器学习的图像风格迁移。这个时代的图像风格迁移基于一个共同的思路：分析某一种风格的图像建立属于它的数学模型或者统计模型，再对待改变的图像改变其统计分布，使其更好的契合建立的模型。(这种听起来就好原始啊，...

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