影象風格遷移技術？

允兒yyds2021-12-24 16:39:08

在學習原始的影象風格遷移之前，可以先回憶一下第二章學習過的ImageNet影象識別模型VGGNet。

事實上，可以這樣理解VGGNet的結構：前面的卷積層是從影象中提取“特徵”，而後面的全連線層把圖片的“特徵”轉換為類別機率。其中，VGGNet中的淺層（如conv1_1，conv1_2），提取的特徵往往是比較簡單的（如檢測點、線、亮度），VGGNet中的深層（如conv5_1、conv5_2），提取的特徵往往是比較複雜（如有無人臉或某種特定物體）。