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用TensorFlow.js在瀏覽器中構建了一個使用任意圖像進行風格化的demo
將模型移植到瀏覽器上的最大問題是模型大小。風格網絡基于Inception-v3,它的權重> 97MB。作者使用distillation,能夠用9.6MB...
2018-11-22 標簽:圖像瀏覽器TensorFlow 3673 0
用TensorFlow.js在瀏覽器中部署可進行任意圖像風格遷移的模型
Reiichiro Nakano提供的模型突破了以往模型的局限,它能將任何風格圖像分解為表示其風格的100維向量,然后把這些向量結合照片信息一起饋送到另...
了解有關設備樹的背景信息,各種類型的u-boot映像及其功能以及有關使用的內容。 除了dumpimage工具從圖像中提取組件。
這么做有幾個好處,首先,如果手頭任務 C 的訓練集合數據量較少的話,現階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...
訓練結構的靈感來自Progressive Growing of GANs(https://arxiv.org/abs/1710.10196)。但不是完全...
如果你在移動設備上捏指縮放進行變焦 (數碼變焦), 算法不得不從附近像素再一次插值來構成更多信息, 情況會變得更差。但 (在成像過程中) 并非所有信息都...
以CycleGAN和pix2pix為代表的風格遷移網絡是將圖像從一個領域轉移到另一個領域的模型(例如將馬變成斑馬,將素描畫編程帶有顏色的圖像)。結果是,...
事實上,這種不均勻的重疊在兩個維度上更明顯,因為兩個圖案相乘,不均勻性是原來的平方。例如,在一維中,一個步長為2,尺寸為3的反卷積的輸出是輸入的兩倍,但...
仍以VGG為例,由于前面采樣部分過大,有時候會導致后面進行反向卷積操作得到的結果分辨率較低,會出現細節丟失等問題。為此,FCN的解決方法是疊加第三、四、...
其中⊙表示點乘,即每個矩陣元素對應相乘,M是由0和1構成的二進制掩碼。在每次完成部分卷積操作后,掩膜要進行一輪更新。這意味著如果卷積能夠在至少一個有效輸...
由于團隊的目標是在測試集上取得較優表現,測試集實質上描述了團隊的目標。因此,測試集應當反映產品或業務的需求。例如,如果你正創建一個基于自拍檢測皮膚狀況的...
在自動識別方法中:排名第一的是深度學習方法-基于生成的圖像修復方法。但這不是一次壓倒性的勝利,因為這個算法從未達到我們研究中任何圖像的最佳分數。 “城市...
為了降低這個定理的理解門檻,首先我們來舉個簡單的例子。假設有一個包含100人的團體,他們在某些問題上的意見分布在0-100之間。如果以可視化的方式把他們...
討論游戲Emoji Scavenger Hunt的內部運作方式
Emoji Scavenger Hunt 游戲的核心功能是識別您的相機所看到的物體,并將其與游戲要求您找到的物體(表情符號)相匹配。但相機如何知道它看到...
2018-10-13 標簽:圖像機器學習TensorFlow 4257 0
盡管近期由于生成圖像建模的研究進展,從復雜數據集例如 ImageNet 中生成高分辨率、多樣性的樣本仍然是很大的挑戰。為此,研究者嘗試在最大規模的數據集...
近年來,生成圖像建模領域出現了不少成果,其中最前沿的是GAN,它能直接從數據中學習,生成高保真、多樣化的圖像。雖然GAN的訓練是動態的,而且對各方面的設...
在本文工作中,作者提出了DeepIM——一種基于深度神經網絡的迭代6D姿態匹配的新方法。給定測試圖像中目標的初始6D姿態估計,DeepIM能夠給出相對S...
我們已經展示了隨機選擇一對圖像和待移植目標的結果。可以說,想讓一個從未在同一圖像中看到兩個類別組合的網絡能夠在測試時成功地處理此類圖像有點期望過高。我們...
此外,通過對特征向量的 L2 正則化處理來選擇重要性特征,我們的視覺問答框架進一步采用硬注意力機制進行增強。我們將最初的版本成為硬注意力網絡 HAN (...
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