颜色分类LeetCode-Arbitrary_Style_Transfer: 快速神经风格迁移（采用AdaIN层）- 基于H...

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目实现了一种快速的神经艺术风格迁移算法，利用了AdaIN技术进行风格变换，支持多样化的图像处理需求。基于H代码库开发。颜色分类LeetCode任意式传输Arbitrary-Style-Per-Model快速神经风格迁移方法描述使用Encoder-AdaIN-Decoder架构的深度卷积神经网络作为风格转移网络(STN)。该网络可以接收两个任意图像作为输入（一个为内容，另一个为样式），并输出重新组合的内容和前者的空间结构以及后者的风格（颜色、纹理）。无需对网络进行重新训练。 STN使用MS-COCO数据集和WikiArt数据集进行训练。此代码基于Huang等人在ICCV2017上的系统总览。图片来自黄等人的原论文。编码器是一个固定的VGG-19模型，最多到relu4_1层，在ImageNet数据集上进行了预训练以用于图像分类任务。我们通过训练解码器将AdaIN输出从特征空间转换回图像空间来完成整个过程。在工具文件夹中提供了一个转换器，它可以提取来自Torch模型文件的内核和偏差，并将其保存为npz文件，以便于使用NumPy处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

颜色分类LeetCode-Arbitrary_Style_Transfer: 快速神经风格迁移（采用AdaIN层）- 基于H...

优质

本项目实现了一种快速的神经艺术风格迁移算法，利用了AdaIN技术进行风格变换，支持多样化的图像处理需求。基于H代码库开发。颜色分类LeetCode任意式传输Arbitrary-Style-Per-Model快速神经风格迁移方法描述使用Encoder-AdaIN-Decoder架构的深度卷积神经网络作为风格转移网络(STN)。该网络可以接收两个任意图像作为输入（一个为内容，另一个为样式），并输出重新组合的内容和前者的空间结构以及后者的风格（颜色、纹理）。无需对网络进行重新训练。 STN使用MS-COCO数据集和WikiArt数据集进行训练。此代码基于Huang等人在ICCV2017上的系统总览。图片来自黄等人的原论文。编码器是一个固定的VGG-19模型，最多到relu4_1层，在ImageNet数据集上进行了预训练以用于图像分类任务。我们通过训练解码器将AdaIN输出从特征空间转换回图像空间来完成整个过程。在工具文件夹中提供了一个转换器，它可以提取来自Torch模型文件的内核和偏差，并将其保存为npz文件，以便于使用NumPy处理。

颜色分类LeetCode-PyTorch_Bayesian_UNet: 迁移至PyTorch，贝叶斯卷积神经网络(BCNN)的改进版

优质

本项目基于PyTorch实现了一个改进型的贝叶斯卷积神经网络（Bayesian UNet），用于颜色分类任务，并进行了相应的模型迁移和优化。这是贝叶斯卷积神经网络的PyTorch重新实现，在医学成像领域有两个主要应用场景：使用2DU-Net进行二维分割或回归（例如，2DX射线、腹腔镜图像和CT切片），以及使用3DU-Net进行三维分割或回归（例如，3DCT体积）。这项工作是以下研究的一部分： @article{hiasa2019automated, title={Automated Muscle Segmentation from Clinical CT using Bayesian U-Net for Personalized Musculoskeletal Modeling}, author={Hiasa, Yuta and Otake, Yoshito and Takao, Masaki and Ogawa, Takeshi and Sugano, Nobuhiko and Sato, Yoshinobu}, journal={IEEE Transactions on Medical Imaging} }

TensorFlow 2.0下的神经风格迁移

优质

本项目基于TensorFlow 2.0实现神经风格迁移算法，结合卷积神经网络提取图像特征，将内容图片与艺术风格图片融合，生成兼具两者特色的全新图像。使用Tensorflow2.0实现神经风格迁移的详细代码介绍可以参考我的博文。

基于Python的神经网络风格迁移程序

优质

本项目基于Python开发，利用深度学习技术实现神经网络风格迁移。用户可上传自定义图片与艺术风格，程序将二者结合生成独特艺术作品。神经网络风格迁移的Python程序可以实现将一幅图像的艺术风格应用到另一幅图像上。这种技术利用深度学习模型捕捉并转换不同图片之间的视觉特征，使得普通照片能够呈现出类似著名画作的艺术效果。通过调整参数和优化算法，开发者可以在保留原始内容的前提下，创造出具有独特艺术美感的新作品。

快速图像风格迁移的实用代码 30

优质

本文章提供了一种高效实现图像风格迁移的方法，并附带详细的代码教程和优化技巧，适合编程爱好者和技术开发者学习实践。快速图像风格迁移实用代码30 这段文本似乎只是重复了同一个短语“快速图像风格迁移实用代码 30”。如果这是一个标题或者标签，并且没有包含任何具体的内容或联系方式，我会将其简化为一个清晰的表述： --- **内容概述：** 本部分提供一套用于实现快速图像风格迁移的技术文档和源码集合。这些资源旨在帮助开发者们高效地将不同艺术作品的独特风格应用到各种图片上。 --- 如果需要更具体的说明或者代码示例，请告知具体需求，以便进一步细化或扩展此描述。

PyTorch实现的快速风格迁移源码

优质

本项目提供了一个基于PyTorch框架的快速风格迁移源代码，实现了将任意图片转换为特定艺术风格的过程，适合研究和实践使用。此仓库包含了一个用于艺术风格转换的算法的 PyTorch 实现。该算法可以将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合。例如，这里有一扇门拱的照片被渲染成了彩绘玻璃画风。模型使用了 [Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution](https://arxiv.org/abs/1603.08155) 中描述的方法以及 [Instance Normalization](https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf)。README中展示示例的保存模型可以从相关链接下载。

颜色分类CNN-LeetCode-Color-Classification-CNN: 颜色识别(Keras中的卷积神经网络实现)

优质

本项目使用Keras框架构建并训练了一个卷积神经网络(CNN)，用于对图像进行颜色分类，实现了高效的颜色识别功能。颜色分类在LeetCode中的实现涉及使用CNN（卷积神经网络）进行颜色识别，并且该实现基于Keras库，在TensorFlow后端运行。最初的设计目的是从交通摄像头中检测车辆的颜色，模型能够在识别车辆颜色时达到94.47%的高准确率。关于此模型的工作原理和架构细节，请参考《使用卷积神经网络的车辆颜色识别》一文（作者为Reza Fuad Rachmadi 和 IKetut Eddy Purnama）。该论文中展示了如何构建这样一个系统，它能够成功地以非常高的精度捕捉到车辆的颜色。

基于残差神经网络的局部风格迁移技术

优质

本研究提出了一种利用残差神经网络实现图像局部风格迁移的技术，通过创新算法使特定区域的艺术风格转换更为精准与自然。随着风格迁移技术的迅速发展，全局风格迁移方法已经基本成熟，但在实际应用过程中存在无法对图片中的特定区域进行局部风格迁移的问题。为了解决这些问题，本段落基于卷积神经网络并结合残差网络提出了一种新的局部风格迁移方法。首先使用掩模技术将内容图像分割成多个部分，并提取出目标区域；然后通过卷积神经网络来提取和融合图像特征；接着利用残差网络加速生成图的形成过程；最后，反卷积操作可以产生一张仅对特定区域完成风格转换的新图片。在Microsoft Coco2014数据集上进行了多项实验验证。结果表明，所提出的基于残差式神经网络的局部风格迁移模型具有良好的局部风格转换能力和较高的执行效率。

基于深度神经网络的风格迁移模型研究

优质

本研究探讨了利用深度神经网络技术实现图像风格迁移的方法与应用，通过分析不同模型架构的优势和局限性，提出了一种改进的风格转换算法。深度神经网络下的风格迁移模型适用于OpenCv、EmguCv。斯坦福大学李飞飞团队对Gatys等人最初提出的风格迁移模型进行了优化和改进，这是一种基于深度学习的图像处理技术，可以将一张图像的风格转移到另一张图像上。该模型在艺术风格转换、视频风格迁移等领域具有广泛的应用。

颜色分类LeetCode题解：ImageTongueDetect检测舌头颜色

优质

本文章提供了解决LeetCode上与颜色分类相关问题的方法，并介绍了ImageTongueDetect算法用于识别图像中舌头的颜色。通过详细代码和步骤解析，帮助读者理解和实现这一独特应用。本项目运用计算机视觉技术来识别患者舌头的颜色与纹理特征，并通过生成诊断报告以辅助快速诊断。为此我设计了一个函数，该函数利用聚类方法（如Fuzzy C-means及K-means）实现图像分割，并使用机器学习算法（SVM）和卷积神经网络(InceptionV4)进行分析。具体而言，此函数能够基于支持向量机(SVM)分类器对每张图片超过50,000个像素的预测模式，在20毫秒内识别出“特征”。此外，该过程还涉及使用TensorFlow等工具和框架处理图像，并应用多种算法（如R-CNN、XGBoost及FCM）来优化结果。