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style transfer TensorFlow版代码
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
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-11-14
文件大小:30mb
提供者:
qq_38306502
影像风格迁移.zip
实现文章Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016对应的代码,将一个影像的风格(特征)通过深度学习网络提取并添加到目标影像中,文件中包含imagenet-vgg-verydeep-19预训练模型(大小受限放在百度盘,链接看使用方法.txt),使用时将该预训练模型放在main_LY.py根目录,然后运行main_LY.py即可,参数需修改风格对象图STYLE_IMG及待修改图片CONTENT_IMG,输出在result文件夹中。
所属分类:
教育
发布日期:2020-05-18
文件大小:60mb
提供者:
qq_36112576
基于vggnet卷积神经网络的图像风格迁移 Python
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。
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-07-26
文件大小:225kb
提供者:
qq_37367702
基于卷积神经网络的风格迁移.zip
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
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-27
文件大小:34mb
提供者:
qq_36771850
imagenet-vgg-verydeep-19.zip
图像风格迁移模型(含imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型和代码),基于tensorflow1.14,实测可用。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-08-20
文件大小:509mb
提供者:
hy1405430407
VGG艺术风格图片制作.zip
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。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-09-27
文件大小:73mb
提供者:
a_13572035650
Tensorflow加载Vgg预训练模型操作
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-17
文件大小:65kb
提供者:
weixin_38677936
Tensorflow2.0如何在网络中规定多个输出
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-22
文件大小:34kb
提供者:
weixin_38592256