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    Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

    Gatys等人最近引入了一种神经算法,该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像,实现了所谓的风格转换。然而,他们的框架需要缓慢的迭代优化过程,这限制了其实际应用。已经提出了使用前馈神经网络的快速近似来加速神经风格的转移。不幸的是,速度的提高是有代价的:网络通常局限于一组固定的风格,无法适应任意的新风格。在本文中,我们提出了一种简单而有效的方法,首次实现了实时的任意风格转移。我们方法的核心是一个新的自适应实例归一化(AdaIN)层,它将内容特征的均值和方差与风格特征的均值、方差对齐。我们的方法实现了与现有最快方法相当的速度,而不受预先定义的一组样式的限制。此外,我们的方法允许灵活的用户控制,如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制,所有这些都使用单个前馈神经网络。

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    OpenCV SIFT特征算法详解与使用

    SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下,已经越来越有鸡肋的感觉,但是它本身的算法知识还是很值得我们学习,对我们也有很多有益的启示,本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接,这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征,是我们传统图像特征工程的两大利器,可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中,比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想,从特征点的检测到描述子生成,完成了对图像的准确描述,早期的ImageNet比赛中,很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础,所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步:

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