基于c++的风格转换模型内含模型 以及C++源码

图像风格转换，输入原图+风格图，可以生成新的图片。主网络可以选择使用vgg16、vgg11、vgg13、vgg19，之前用过残差网络，发现效果不好。

基于卷积神经网络的梵高作品风格转换.docx

风格转移火炬 在PyTorch中实现神经风格转换（），支持CPU和Nvidia GPU。 它会自动进行多尺度（从粗到细）样式化，以生成高质量的高分辨率样式化，如果GPU有足够的内存，甚至可以达到打印分辨率。 如果有两个GPU，则它们都可以用来提高最大分辨率。 （使用两个GPU并不比使用一个GPU快。） 该算法已通过以下方式从文献中进行了修改： 使用PyTorch预训练的VGG-19砝码代替原始的VGG-19砝码 将VGG-19第一层的填充模式更改为“复制”，以减少边缘伪像 使用平均值池或L2池时，请根据经验得出的因子对结果进行缩放，以确保结果的幅度平均保持不变（Gatys等人（2015年）未执行此操作） 使用MSE损失的近似值，使其内容和样式损失的梯度L1范数约为1（以近似梯度归一化的效果，从而产生更好的视觉质量） 通过每个特征图通道中的元素数量而不是元素总数（Johnson等人）

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

Android NDK上的GPU加速TensorFlow Lite应用程序。 在Android NDK上运行并测量TensorFlow Lite GPU委托的性能。 1.应用 轻巧的人脸检测。 更高精确度的人脸检测。 检测面部并估计其年龄和性别 基于预训练模型 使用Moilenet进行图像分类。 物体检测 使用MobileNet SSD进行对象检测。 头发分割 头发分割和重新着色。 3D姿势 从单个RGB图像进行3D姿势估计。 虹膜检测 通过检测虹膜来估计眼睛位置。 姿势网 姿势估计。 深度估计（DenseDepth） 从单个图像进行深度估计。 基于https://github.com/ialhashim/DenseDepth的预训练模型 语义分割 为输入图像中的每个像素分配语义标签。 动漫自拍照 生成动漫风格的人脸图像。 基于https://githu

主要介绍了Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作,结合实例形式详细分析了Python使用VGG16模型实现图像风格转换的具体原理、操作步骤与实现方法,需要的朋友可以参考下

这是一个比较详细的介绍生成对抗网络和无监督风格转换的ppt，如果大家觉得有用，可以关注我，会不定期的分享生成对抗网络方面的文章笔记或心得，希望和大家一起学习进步！

用卷积滤波器matlab代码 Welcome to CNN learning 徐静 HomePage: 关于CNN的基础知识及相关理论推导可以参考： 目录 ResNet Google Inception DensenNet SENet and ResNeXt R-CNN, Selective Search, SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SSD系列 Mask R-CNN YOLO Pelee R-FCN FPN RetinaNet MegDet DetNet ZSD RFBNet DeNet 从MobileNet到ShuffleNet 神经风格转换 人脸识别 图像分割 N种卷积 GANs anchor free 常用图像分类CNN结构 ConvNet：卷积神经网络名称 ImageNet top1 acc：该网络在ImageNet上Top1 最佳准确率 ImageNet top5 acc：该网络在ImageNet上Top5 最佳准确率 Published In：发表源（期刊/会议/arXiv）

包括tensorflow官方训练的四个模型和官方编译的库文件：物体识别、多重行人检测、图像风格转换、语音识别、libtensorflow_inference.so库文件和libandroid_tensorflow_inference_java.jar库文件包含jdk7版本和jdk8版本，我的项目用jdk8报错，因为我环境低，换了jdk7的就好了，所以这里给大家都提供下，各取所需吧。