Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作详解

上传者: 38746166 | 上传时间: 2022-03-24 12:25:21 | 文件大小: 935KB | 文件类型: -
本文实例讲述了Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、图像的风格转化 卷积网络每一层的激活值可以看作一个分类器,多个分类器组成了图像在这一层的抽象表示,而且层数越深,越抽象 内容特征:图片中存在的具体元素,图像输入到CNN后在某一层的激活值 风格特征:绘制图片元素的风格,各个内容之间的共性,图像在CNN网络某一层激活值之间的关联 风格转换:在一幅图片内容特征的基础上添加另一幅图片的风格特征从而生成一幅新的图片。在卷积模型训练中,通过输入固定的图片来调整网络的参数从而达到利用图片训练网络的目的。而在生成特定风格图片时,固定已有的网络参数不变,调整

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