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风格迁移学习笔记(2):Universal Style Transfer via Feature Transforms

以下将分为3个部分介绍:1.提出的background和sense2.proposalnetworkpipeline3.resultsBackground先来review一下过去的架构.1.传统的neuralstyle存在两个巨大的弊端:调参/耗时。即不仅需要我们对neuralstyle的层级进行大量调参,而且整个迭代过程是对于z噪声进行迭代,非常耗时

2017-12-29 22:00:34

风格迁移学习笔记(1):Multimodal Transfer: A Hierarchical Deep Convolutional Neural Network for Fast

以下将分为3个部分介绍:效果解決的問題Howtosolveit?1.效果:先来看一下效果2.解决的问题:通用框架下进行styletransfer时候的笔触差异 原始的方法永远会和style差距较大解决不同size下的笔触问题,如下图如果只用256的size去训练较coarse的笔触或者用1024的size去训

2017-12-29 21:58:15

Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder

以下将分为6个部分介绍:vae结构框架vae与ae区别提及一下为什么要采样如何优化vae应用vae生成/抽象看待vae学习1.框架:先来看一下VAE的结构框架,并先预告一下结论:VAE包括encoder(模块1)和decoder(模块4)两个神经网络。两者通过模块2、3连接成一个大网络。利益于reparemeterization技巧,我们可以

2017-12-27 14:29:44

Autoencorder理解(6):Traditional AE

以下将分为4个部分介绍:ae基本概念ae训练方式ae特征如何做分类ae变体1)先来理解autoencoder的基本概念:自动编码器其实可以理解为是一种尽可能复现输入信号的神经网络,也可以认为自动编码器是可以像pca那样找到可以表征信息的主要成分,只不过这个过程是通过学习得到的.Encoder的过程,按照理论上来说这个code其实就是包含了事物丰富的表征信息,

2017-12-27 14:21:41

python @staticmethod和@classmethod的作用与区别

参考:http://blog.csdn.net/handsomekang/article/details/9615239一般来说,要使用某个类的方法,需要先实例化一个对象再调用方法。如我们定义了一个 classA(): def__init__(): print"A" defshow():print"test

2017-09-06 09:28:24

ls命令按文件大小排序

今天想在某网站找一个10KB大小的图片文件可是了半天后来想起ls可以按文件大小排序ls可以按照文件大小进行输出排序,这是一个很实用的参数。manls-Ssortbyfilesize由大到小排序ls-Sl从小到大排序ls-Slr-h,表示”–human-readable”,单位是k或者M,比较容易看清楚结果。显示

2017-09-04 21:08:19

Opencv-python接口:轮廓检测

相比C++而言,Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示:转载请详细注明原作者及出处,谢谢!本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐

2017-09-04 16:57:57

Harris Corner Detector 公式推导以及具体含义

在做图像匹配时,常需要对两幅图像中的特征点进行匹配。为了保证匹配的准确性,所选择的特征必须有其独特性,角点可以作为一种不错的特征。那么为什么角点有其独特性呢?角点往往是两条边缘的交点,它是两条边缘方向变换的一种表示,因此其两个方向的梯度变换通常都比较大并且容易检测到。这里我们理解一下HarrisCorner一种角点检测的算法角点检测基本原理:人们通常通过在一个小

2017-09-01 18:07:27

Harris Corner Detector 原理及编程实现

原理:灰度变化率有函数如下:其中的W(x,y)函数如下有函数f(x+u,y+v),则其泰勒展开为:对图片pitch来说,套用刚刚的展开,我们想要计算patch和相邻patch的距离就是:设下面,让我们回到最开始的公式,并对中括号里的内容做相应展开:我们把W(x,y)和矩阵结合起来,用一个新的符号M来表示:最开始公式就简化成

2017-09-01 17:25:21

Python with语句用法

With语句是什么?Python’swithstatementprovidesaveryconvenientwayofdealingwiththesituationwhereyouhavetodoasetupandteardowntomakesomethinghappen.Averygoodexampleforthisisthe

2017-08-30 18:01:26

python 细数class中的 __**__

__init__(self,*values) 对象的初始化函数,初始化类的实例时,会调用这个方法__str__(self) 返回print对象时要打印的东西,pirnt(obj)时会调用这个方法__iter__(self) 与 __next__(self) 将对象变为可迭代对象,__iter__()用于iter(),__next__用于next()__getitem__(self

2017-08-28 15:57:40

Python中的*arg和**kwarg

一个简单的函数首先我们可以定一个简单的函数,函数内部只考虑required_arg这一个形参(位置参数)defexmaple(required_arg):printrequired_argexmaple("Hello,World!")>>Hello,World!那么,如果我们调用函数式传入了不止一个位置参数会出现什么情况?当然是会报错!exmaple(

2017-08-28 15:56:49

python enumerate用法总结

enumerate()说明enumerate()是python的内置函数enumerate在字典上是枚举、列举的意思对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值enumerate多用于在for循环中得到计数例如对于一个seq,得到:(0,seq[0]),(1,seq[1]),(2

2017-08-28 14:08:33

PIL2Numpy:通过PIL和numpy数据格式互相转换来调用PIL/cv2

通过将PIL的数据结构和CV2所支持的numpy互相转换,可以及其方面的调用一些双方都没有的库。

2017-08-24 14:26:04

git pull和git fetch的区别小结

总而言之,几句话概括 1.gitpull=gitfetch+gitmergegitpull会将本地库更新至远程库的最新状态 由于本地库进行了更新,HEAD也会相应的指向最新的commitid2.gitfetch的时候只是将remote的origin进行update 但是并没有在local的branch进行merge一张图概括:

2017-08-23 14:43:09

git cherry-pick使用小结

gitcherry-pick可以选择某一个分支中的一个或几个commit(s)来进行操作。例如,假设我们有个稳定版本的分支,叫v2.0,另外还有个开发版本的分支v3.0,我们不能直接把两个分支合并,这样会导致稳定版本混乱,但是又想增加一个v3.0中的功能到v2.0中,这里就可以使用cherry-pick了。就是对已经存在的commit进行 再次提交;简单用法:g

2017-08-23 14:03:45

git merge 和 git rebase 小结

gitmerge是用来合并两个分支的。gitmergeb     #将b分支合并到当前分支同样gitrebaseb,也是把b分支合并到当前分支-----------------------------------他们的 原理如下:假设你现在基于远程分支"origin",创建一个叫"mywork"的分支。$

2017-08-23 14:02:45

How to design DL model(3):Understanding LSTM Networks

之前一直在搞CNN,现在开始学习RNN,先上手一篇LSTM的入门吧 原文: UnderstandingLSTMNetworks 中文译文地址: 理解长短期记忆网络 摘要:作者早前提到了人们使用RNNs取得的显著成效,基本上这些都是使用了LSTMs。对于大多数任务,它们真的可以达到更好的效果!写了一堆方程式,LSTMs看起来很吓人。希望通过这篇文章中一步一步的剖析,能

2017-08-18 15:21:28

How to design DL model(2):Inception(v4)-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

转载自: http://www.jianshu.com/p/329d2c0cfca9GoogleResearch的Inception模型和MicrosoftResearch的ResidualNet模型两大图像识别杀器结合效果如何?在这篇2月23日公布在arxiv上的文章“Inception-v4,Inception-ResNetandtheImpactofResi

2017-08-18 15:11:46

How to design DL model(1):Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文地址:MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications 民间实现:caffe | Tensorflow 官方代码:tensorflow/modelsreference: http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/7

2017-08-08 10:18:34

Alanyannick

Professional department in CS&EE and also interested in CV&PR, Digital image&vedio processing,Machine learning, Artificial intelligence.
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  • 计算机软件/技术工程师
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