您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 神经网络风格迁移Python程序

  2. 神经网络风格迁移Python程序
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-12-29
    • 文件大小:9216
    • 提供者:mjc13813759744
  1. 图像重绘频域算法(又称风格迁移)

  2. 图像处理课程上老师布置的作业,图像重绘最先由俄罗斯人由神经网络的方法得到,但也可以用频域来计算,结果仍需修正
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-03-08
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:cz900517
  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 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。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-19
    • 文件大小:158334976
    • 提供者:weixin_43330397
  1. style transfer TensorFlow版代码

  2. 是gatys论文的神经网络风格迁移的代码,用TensorFlow实现的,有例子,可执行
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-14
    • 文件大小:31457280
    • 提供者:qq_38306502
  1. 7.图像风格迁移 基于深度学习 python代码实现

  2. 实现基于深度卷集神经网络的图像风格迁移的程序,采用python语言编写代码
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-05-08
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_43471818
  1. tensorflow21个项目玩转深度学习源代码.zip

  2. 《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TensorF
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-05-24
    • 文件大小:159383552
    • 提供者:qq_23094611
  1. 罗兰贝格中国人工智能创新应用白皮书.pdf

  2. 在全球人工智能发展的浪潮下,市场对人工智能的 投入与期望空前巨大,正确理解人工智能目前的应 用能力、发展状态以及与市场预期间的距离,成为了 各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行 业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了 参考信息与建议,同时也为人工智能企业在具体行 业发展方向的选择上提供了参考。中国人工智能创新应用白皮书 执行总结 今年7月,国家发布了新一代人工智能发展规划,将在价值链各环节上的商业应用案例。其次,企业需 中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能要评估在组织、数据
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-16
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:iceberga
  1. Python-基于卷积神经网络的风格迁移制造出带有艺术风格的字体

  2. 基于卷积神经网络的风格迁移,制造出带有艺术风格的字体
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_39840515
  1. 图像风格迁移.md pytorch

  2. 在本节中,我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上,即样式迁移(style transfer)[1]。这里我们需要两张输入图像,一张是内容图像,另一张是样式图像,我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图9.12中的内容图像为本书作者在西雅图郊区的雷尼尔山国家公园(Mount Rainier National Park)拍摄的风景照,而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了内容图像中物体主体形状的情况下应用了样式图像的油画笔触
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-02-23
    • 文件大小:10240
    • 提供者:qq_40441895
  1. 基于vggnet卷积神经网络的图像风格迁移 Python

  2. 基于VGG19的图像风格迁移,如果没有vgg-19文件 运行utils代码是会下载。 在styles文件夹中选择更改要迁移的图,包含了风格图片,内容图片替换成自己要进行操作的图片即可。是可以直接运行跑通的。有疑问的话可以留言询问。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-07-26
    • 文件大小:230400
    • 提供者:qq_37367702
  1. 基于卷积神经网络的风格迁移.zip

  2. 基于卷积神经网络的风格迁移算法,模型使用VGG-19,实验环境:Tensorflow2.0,python3.6,支持GPU加速
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-27
    • 文件大小:35651584
    • 提供者:qq_36771850
  1. VGG艺术风格图片制作.zip

  2. 神经风格迁移是一种优化技术,用于将两个图像(一个内容图像和一个风格参考图像)混合在一起,使输出的图像看起来像内容图像, 但是使用了风格参考图像的风格。这是通过优化输出图像以匹配内容图像的内容统计数据和风格参考图像的风格统计数据来实现的。 这些统计数据可以使用卷积网络从图像中提取。TensorFlow2.0/2.1可运行,VGG模型放在路径C:\Users\admin\.keras\models,风格图片,内容图片放在路径C:\Users\admin\.keras\datasets,即可运行。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-09-27
    • 文件大小:76546048
    • 提供者:a_13572035650
  1. Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

  2. 很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数,比如说:风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢?Vgg文件的参数到底有何意义呢?加载后的模型该如何使用呢? 本文将以Vgg19为例子,详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。 实验环境 GTX1050-ti, cuda9.0 Window10, Tensorflow 1.12 展示Vgg19构造 import tensorflow as tf import numpy as np im
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38677936
  1. Tensorflow2.0如何在网络中规定多个输出

  2. 有时,我们需要使所建立的网络输出多个层的结果(例如神经风格迁移中)。这时,我们需要在网络中定义输出。下面用VGG19网络举例。 加载VGG19模型 vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet') vgg.trainable = False 对于迁移学习,可以参考:Tensorflow2.0之tf.keras.applacations迁移学习 。 vgg.summary() 得到网络结构: Mod
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:34816
    • 提供者:weixin_38592256
  1. Tensorflow2.0之神经风格迁移

  2. 使用Tensorflow2.0实现神经风格迁移,详细代码介绍可以参考我的博文:https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/104799358
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-27
    • 文件大小:10240
    • 提供者:qq_36758914
  1. 理解情感—从Keras移植到pyTorch

  2. 情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近,我们将原来的项目迁移到了新的集成系统上,该系统基于麻省理工学院媒体实验室推出的NLP模型搭建而成。代码已经开源了!(详见GitHub:https://github.com/huggingface/torchMoji)该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras,接着我们将其移植到了pyTorch上。与Keras相比,pyTorch能让我们更自由地开发和测试各种定制化的神经网络模块,并使用易于阅读的numpy风格来编写代码。在这篇
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:197632
    • 提供者:weixin_38695751
  1. face-nn:游戏捏脸,基于神经风格迁移框架生成逼真人脸-源码

  2. 基于神经网络捏脸 推论 1. Unity-2019.2.1f1 2. python-3.5 3. dlib-19.18 4. numpy-1.15.4 5. torch-1.1.0 6. opencv-contrib-python 3.4.0.12 7. tqdm-4.23.4 8. argparse-1.4.0 9. scipy-1.0.1 10. tensorboardX 论文 网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法,利用面对面的转换快速创建游戏角色,用户还可以自行基于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:131072000
    • 提供者:weixin_42134240
  1. 理解情感—从Keras移植到pyTorch

  2. 情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近,我们将原来的项目迁移到了新的集成系统上,该系统基于麻省理工学院媒体实验室推出的NLP模型搭建而成。代码已经开源了!(详见GitHub:https://github.com/huggingface/torchMoji)该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras,接着我们将其移植到了pyTorch上。与Keras相比,pyTorch能让我们更自由地开发和测试各种定制化的神经网络模块,并使用易于阅读的numpy风格来编写代码。在这篇
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:181248
    • 提供者:weixin_38644233
  1. 基于残差式神经网络的局部风格迁移方法

  2. 风格迁移技术迅速发展的今天,全局风格迁移技术已基本成型,但它在实际的应用过程中存在不能对图片的目标区域进行局部风格迁移等问题。针对以上问题,本文在卷积神经网络的基础上结合残差网络,提出了一种基于残差式神经网络的局部风格迁移方法。首先,利用掩模技术对内容图进行分割,提取目标区域;其次,卷积神经网络提取图片特征并进行特征融合;然后,使用残差网络加快生成图的形成速度;最后,通过反卷积生成一张只对目标区域完成风格迁移的图片。在Microsoft Coco2014数据集上设计了多个实验,实验结果表明,所提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:weixin_38565480
  1. PaddleHub创意之艺术风格迁移

  2. PaddleHub的图像生成想法迁移方法模型介绍将毕加索画风迁移到BadApple动画中每帧融合代码图片整合成视频 想法 毕加索的作品风格丰富多样,后人用“毕加索永远是年轻的”的说法形容毕加索多变的艺术形式。本人对艺术作品不懂,但是好奇当多种作品实现艺术风格迁移时,会是什么样子。 迁移方法 最近在浏览预训练PaddleHub时,发现了这个好玩的module——stylepro_artistic 模型介绍如下: 艺术风格迁移模型可以将给定的图像转换为任意的艺术风格。本模型StyleProNet整体
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:156672
    • 提供者:weixin_38552536