本文介绍了图像风格迁移的简史,从早期的风格迁移方法到Fast Style Transfer和Neural Style,以及最近的图像生成和图像编辑技术。
更新:新版visdom0.1.7安装方式为:conda install -c srivasv visdom
每当我们听到「人工智能」、「机器学习」或者「机器人」这样的词汇时,大多数人都会很容易联想到一个像科幻电影中那种能够行走、说话的机器人,然后不由自主地想象遥远的未来。
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之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦。学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点。由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结。
动漫是想象的艺术,燃烧了大部分人的青春,通过人工智能让用户见到二次元的自己,是个兼具科技性、艺术性、娱乐性和商业性的课题。下面将由腾讯光影研究室的同学,来帮忙介绍一下最近刚上腾讯财报的QQ人脸卡通画生成的技术路线。 背景介绍 卡通人物风格多种多样,比如写实风,卡通风,日韩风,欧美风,中国风等,不同的风格在色彩,线条,脸型比例等方面都不一样,这里我们简单地从纹理和五官形变两个维度对不同卡通人物风格做一个划分。简单来说,真人域变为卡通域,纹理必然会发生改变,按照形变的程度不同,一般可以将卡通画风格分为三种:
在这个过程中,以表情包和定制头像的兴起为例,人们开始尝试以融入个人特征和个性想法的卡通画来实现信息的精准传播。且传播主体不再局限于传统动画制作公司,而是以大众为主体的娱乐化传播。
看起来一则不起眼的新闻,其实意义深远,它意味着人们开始认可计算机创作的艺术价值,那些沾沾自喜认为不会被人工智能取代的艺术家也要瑟瑟发抖了。
刚刚过去的冬奥会开幕式,可以说是一场美轮美奂的视觉盛宴。其中,科技与艺术的融合铸造了各种梦幻的视觉效果,让我们看到AI在艺术领域大有可为。而今天分享的项目也是AI+艺术的一个小方向,灵感来源于我的小女儿。
我们知道,不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好,loss越好。还是batch_size越小我们得到的精度越好,loss越好呢?
RP原本主要用SS (Selective Search) 来生成,只能在CPU上跑。一张图片生成~2,000个proposal,效率0.5fps,实在太慢。 想让GPU来揽下这个活儿,就必须把问题转换成GPU能接受的任务形式:network。
之前开源的「人脸变卡通」项目往往可以提供很多鬼畜素材,要么嘴歪眼斜,要么脸型扭曲,甚至让你的五官看上去是随便放到脸盘里的,完全不像阳间该有的画风……但小视科技最近开源的一个项目似乎改变了这种印象,不仅可以生成逼真的卡通头像,还能利用微信小程序做成动图表情包,普通人也可以零门槛上手。
这个项目名叫「人像卡通化 (Photo to Cartoon)」,已经在 GitHub 上开源。但对于不想动手下载各种软件、数据集、训练模型的普通用户,该公司开放了一个名为「AI 卡通秀」的小程序,可以生成各种风格的卡通照片、gif 表情包,完全可以满足社交需求。
项目官网:http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/video_consistency/ 最近在做关于antibanding,视频去闪烁方面,这篇论文比较新,效果也不错。精读一遍
matplotlib是python中一个非常好用的画图库,倾向于使用数据画图,设计思路与matlab中的plot相同。
毕加索是近代最成功的艺术家,是抽象画派的开山师祖,而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢,随着深度学习的进一步发展,答案是肯定的。
风格迁移指的是两个不同域中图像的转换,具体来说就是提供一张风格图像,将任意一张图像转化为这个风格,并尽可能保留原图像的内容(否则就成了艺术创作了…)
1.在搭建网络开始时,会调用到 keras.models的Sequential()方法,返回一个model参数表示模型
论文链接:https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3147570 代码链接:https://github.com/yiranran/QMUPD
(2)定义训练数据:或者使用自己的数据集:(可参考:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147)
以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务,因为按照传统的机器学习思路,我们根本没有真值(ground truth)可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年,Goodfellow等人则提出生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN),能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动,计算机视觉和图像生成领域发生了巨变。本文将带大家了解GAN的工作原理,并介绍如何通过PyTorch简单上手GAN。
画家可以用寥寥数笔创造出迷人的画作,我们试图研究如何让机器掌握这样的能力。通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习,我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画,对于每个笔画,直接确定笔画的位置和颜色等。AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。
本文实例讲述了Android开发实现的简单五子棋游戏。分享给大家供大家参考,具体如下:
这篇论文仍然是瞄准了One-Stage目标检测算法中的正负样本不均衡问题,上周我们介绍He Kaiming等人提出的Focal Loss,推文地址如下:https://mp.weixin.qq.com/s/2VZ_RC0iDvL-UcToEi93og 来解决样本不均衡的问题。但这篇论文提出,Focal Loss实际上是有问题的,论文论述了该问题并提出了GHM Loss更好的解决One-Stage目标检测算法中的正负样本不均衡问题。论文地址为:https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf。github开源地址为:https://github.com/libuyu/GHM_Detection
假设我们有一幅大师的画作了,我们怎么能够提取出“大师作品”中的纹理和颜色这些细节让我们的计算机知道,而不是只看到画的整体造型呢?
神经网络是个出色的绘画家早已不是什么大新闻,它能把一副草图变成风景画,两幅不同风格的画之间进行风格迁移。
生成型对抗性网络,简称GEN,在2014年时被发明。它与上一节介绍的VAE也就是编解码网络一样,擅长于图像构造,然而它的功能比VAE要强大不少,我们现在时常听到AI合成网络主播,类似功能的实现绝大多数都基于我们这次要探讨的对抗性网络。
本文结构: 什么是 GAN? 优点? keras 例子? ---- 什么是 GAN? GAN,全称为 Generative Adversarial Nets,直译为生成式对抗网络,是一种非监督式模型。
鸢尾花识别是学习AI入门的案例,这里和大家分享下使用Tensorflow 2框架,编写程序,获取鸢尾花数据,搭建神经网络,最后训练和识别鸢尾花。
我们在日常的工作中,训练好的模型往往是要去评价它的准确率的,通过此来判断我们的模型是否符合我的要求。 几个可能的方案是,对我们训练使用的数据再输入到训练好的模型中,查看输出的结果是否跟预期的结果是一致的,当然这个在我们的线性模型上跟训练过程没有区别。另外一个比较靠谱的方案是把一部分在训练的时候没有用过的数据放进模型里,看预测结果是否和预期结果一致。
如果是深度学习的重度用户,首选的操作系统是Linux,虽然操作门槛高一些(如命令行操作),但Linux的开发环境很友好,可以减少很多依赖包不兼容的问题,可以大大提高效率。Linux的发行版很多,比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
以上这篇使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
今天来介绍一下目标检测算法中RetinaNet,这篇论文是CVPR2018的作品,Kaiming He大神也是作者之一,同时这篇论文提出的Focal Loss也对工程上训练更好的目标检测模型做出了很大贡献,所以我们尝试理解一下这篇论文的思想。论文地址为:https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf
这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的。
这个是以前的文章,可以先看看熟悉一下内容: Intel神经网络计算棒2代(NCS预热篇上) Intel神经网络计算棒2代(NCS预热篇下) Intel神经网络计算棒2代(OpenVINO安装上) 注意在使用的时候,如果没有添加环境变量,那就得cd到位置,执行bat C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\setupvars.bat 这个是绝对位置 cd C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\ 位置
我们知道GAN的全名是生成对抗网络,那么它就是以生成为主要任务,所以可以用在这些方面
在windows上安装Linux虚拟机 windows 192.168.43.100 路由 43.254 CentOS5.4 linux 192.168.43.101 路由 43.254 这时 linux windows 上网都是正常的。 启动linux的路有功能 sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1 也可以设置到配置文件中,重启生效 vi /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward = 1 查看方式: sysctl net.i
如何无中生有是AI领域研究的重点。原有神经网络大多是对已有问题的识别和研究,例如让神经网络学会识别图片中的动物是猫还是狗,随着研究的进一步深入,目前能够做到让网络不但能识别图片中的物体,还能让它学会如何创造图片中的物体,具备”创造性“让AI技术的应用价值大大提升。
对于初学者,利用R语言自带的数据进行练习是不错的选择,下面这些模型便是最好的实例。 1、回归模型 回归模型利用自带的faithful数据来示例,faithful是某位地质学家在黄石公园旅游景点"Old Faithful"间歇泉所记录的喷发数据。这个数据包括两组向量,它们分别是泉水的持续时间按(eruptions)(以分钟计)和喷发间隔时间 (waiting)(以分钟计)。下面我们来简单画张它的关系图。 > data(faithful) > attach(faithful) > names(faithful
但是,tf.Variable() 每次都会新建变量。 如果希望重用(共享)一些变量,必须用到get_variable(),它会去搜索变量名,有就直接用,没有再新建。
---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】近日,清华大学提出的非成对人脸照片肖像线条画生成方法,被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI)录取为regular paper。代码已经全部在Github上开源。 近三年,刘永进教授课题组在该方向上已经发表了四篇PAMI和CVPR论文。 而这4篇论文有着相同的一作:易冉。 易冉现在是上海交通大学计算机系助理教授。她于2016年获得清华大学工学学士学位,
神经网络(NN)它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。在提供数据量足够大情况下,神经网络可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。
从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架,分别用tf和keras实现线性模型,两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型,后者使用单层的感知机,很便捷。相同内容更新在:https://blog.csdn.net/yezonggang
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
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上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等,本次主要介绍Cox回归。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
很久没写博客了,突然想起来之前说过要说说TensorFlow,边学边记录,就来写一写吧
该文介绍了深度学习简易入门,包括深度学习是什么、神经网络、神经元、神经网络组成、训练神经网络、神经网络能做什么、案例、神经网络训练过程中需要注意的问题、调参、深度学习框架选择、安装等。
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