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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 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

本代码是经过调试的稳定版本，颜色识别准确性高且稳定性好。在智能搬运赛项中取得了省特等奖。

FILLEDCIRCLE 实心圆绘图 fillCircle(CENTER,R,N,COLOR) 通过在外围使用 N 个点绘制一个以 CENTER 为中心，R 为半径的 COLOR 填充圆。 用法示例， fillCircle([1,3],3,1000,'b'); fillCircle([2,4],2,1000,'r'); 如果你想生成上面的截图图像，你可以这样做： fillCircle([1,3],3,100,'k'); 坚持，稍等fillCircle([-0.25,4.25],1,100,'r'); fillCircle([2.5,3],1,100,'g'); fillCircle([0.1,1.7],1,100,'b'); 轴关闭 最好的。