CNN实战1:实现模仿大师绘画

0. 风一更

    有几天没有更新了,因为不知道小白喵的学习情况。小黑喵学习深度学习主要还是更偏NLP一点。在文本数据使用word2vec处理为向量矩阵这部分是视觉方向接触不到的,之前想更这部分内容,不过既然是个方法与工具,就觉得意义不是很大,本质上要处理文本还是将其转换为适合神经网络的矩阵向量输入。

    前面的章节介绍了LeNet-5和CNN的基本网络构成,代码给出的是这两种网络解决MNIST手写识别问题。如果能对CNN类卷积神经网络有大致印象(它有哪些层,大体上是如何完成conv-relu-pool,层与层参数个数如何计算,全连接层如何工作,原始输入是如何被一层一层的网络层操作、矩阵的大小怎么一步步变化的),我觉得就已经非常好了。更细节的问题需要对照博客内容和代码一步一步的细致看看。比如代码这一步在构建网络的conv层,那么查一下该函数的参数说明,对照论文或博客中的原理,可能认识会更清晰一点。把代码跑起来,会更有成就感一些。

    这一个博客要实现的是,利用CNN网络,完成对某一名画A的作画风格的学习后,将这种风格应用于另外一幅画B。即使用A的作画风格,保留B的骨架,将两者融合。本次仿真就没什么数据集了,只需要两幅画。原理其实比较简单,利用CNN网络,将名画A的作画特征进行存取,然后保留这些训练好的过程矩阵(参数),输入画B后将这些参数矩阵与B的矩阵融合(参数矩阵相当于滤镜,用滤镜去看画B)。

    代码还在调试中,之后再继续更了。


 

(Continue...小黑喵施工现场...)

 

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转载自www.cnblogs.com/catallen/p/8888778.html