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搜索资源列表

  1. 图像风格迁移

  2. 图像风格迁移 matlab实现 含代码、测试图、实验报告

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-05-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：jsgaobiao

  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. 有关风格迁移的图形学作业

  2. 有关风格迁移的图形学作业，把第二张图片的颜色风格迁移到第一张图片上。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于CycleGAN的艺术风格迁移

  2. 我们使用了循环一致性生成对抗网络（ CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。我们使用了一些自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。我们

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：github_38394033

  1. 深度学习艺术风格迁移keras源代码

  2. 艺术风格迁移源代码，基于keras框架，并包含下载好的VGG19模型，可以直接运行使用，初学者不错的学习资源

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-05
    • 文件大小：536870912
    • 提供者：qq_29462849

  1. 图像风格迁移原始论文完整实现代码

  2. 图像风格迁移原始论文完整实现代码，可以实现内容图片和风格图片的转化，https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/79827782 这个博客有代码详细介绍。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：kevinoop

  1. 风格迁移style_transfer

  2. 风格迁移用VGG19训练速度缓慢。cs231n的作业3里面有风格迁移的作业，用squeeze_net训练速度大大加快，代码用jupyter_notebook，讲解网络顶层的构建与损失函数的计算，适合新手上手。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-19
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：qq_36014310

  1. 图像风格迁移所用模板-starry_night.t7

  2. OpenCV图像风格迁移所用模板文件之starry_night.t7 使用代码： import cv2 image_file = xxx.jpg' #目标文件 model = 'starry_night.t7' #模板文件 net = cv2.dnn.readNetFromTorch('models/' + model) image = cv2.imread('images/' + image_file) (h, w) = image.shape[:2]

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-23
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：NanShan_ETNR

  1. 图像风格迁移所用模板-Candy

  2. OpenCV图像风格迁移所用模板-Candy 使用方法： import cv2 image_file = 'xxx.jpg' #目标文件 model = 'Candy.t7' #模板文件 net = cv2.dnn.readNetFromTorch('models/' + model) image = cv2.imread('images/' + image_file) (h, w) = image.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobF

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-23
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：NanShan_ETNR

  1. 人体图像生成和衣服虚拟试穿；鲁棒深度学习；图像风格迁移等.pdf

  2. 人体图像生成和衣服虚拟试穿；鲁棒深度学习；图像风格迁移等。尤其是第一个topic，这是一个新颖且十分有意思的课题，涉及到人物图像建模、人物匹配、多源数据融合、相关数据集构建等核心想法与技术，期待上述资源能为相关研究人员打开思路，在该领域上持续进行研究奠定基础。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：syp_net

  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. 深度学习风格迁移(style transfer)

  2. 深度学习风格迁移(style transfer)，python代码，可直接运行run.py

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：tgrdgfhgfhgfhg

  1. python实现图像风格迁移

  2. 单张图片的图像风格迁移，包含图像已训练完成的数据模型，可以进行输出图片的质量选择，进行照片，背景图风格转换学习。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：qq_40154083

  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. 基于循环生成对抗网络的图像风格迁移.pdf

  2. 基于循环生成对抗网络的图像风格迁移.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 一种使用多维度直方图匹配的图像风格迁移算法1.pdf

  2. 介绍了一种使用多维度直方图匹配的图像风格迁移算法，对图像风格迁移问题采用多维度直方图匹配的方法，实现灰度图到灰度图的风格迁移，彩色图到灰度图的风格迁移

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-06-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：Listening_Rift

  1. 图像风格迁移代码.zip

  2. 图像风格迁移源代码，jupyter文件有注释，附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（已放入zip包），第一次调用会自动下载，如果下载慢，就用zip包中的，放到C:\Users\用户\.keras\models目录下，就可以使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：qq_42497139

  1. 图像风格迁移代码.zip

  2. 图像风格迁移源代码，jupyter文件有注释，附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（已放入zip包），第一次调用会自动下载，如果下载慢，就用zip包中的，放到C:\Users\用户\.keras\models目录下，就可以使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：qq_42497139

  1. 图像风格迁移预训练模型

  2. 图像风格迁移预训练模型 GAN生成对抗网络图像风格迁移

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-12
    • 文件大小：124780544
    • 提供者：qq_24946843

  1. 风格迁移2-06：MUNIT(多模态无监督)-源码无死角解析（3）-模型框架（前向传播）

  2. 以下链接是个人关于 MUNIT(多模态无监督)-图片风格转换，的所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信 a944284742 相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 风格迁移2-00：MUNIT(多模态无监督)-目录-史上最新无死角讲解 前言 根据上一篇博客，可以知道，模型的构建代码为 train.py 中的如下部分： # Setup model and data loader, 根据配置创建模型 if opt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38513669
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