論文閱讀筆記：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
這篇文章是ECCV2016的一篇文章，主要是提出了一種全新的Loss用於影象風格轉換和影象超分辨。
整體框架如上圖所示，分為兩個網路，影象轉換網路和損失網路，其中影象轉換網路是深度殘差網路，將圖片轉換為^ y = fW (x) 。我們訓練影象轉換網路來最小化損失網路的輸出值加權和。損失網路部分部分是16層的VGG網路，它的特定層拿出來作為損失函式。
我們將這個損失函式與這兩個函式作對比實驗。在影象風格轉換上的實驗表明我們的方法比基本方法 快3倍，而在影象超分辨上的實驗表明我們的方法效能要更好。
影象風格轉換主要有圖片迭代和模型迭代兩種方式，據我所知這應該是屬於模型迭代的(?)
相關推薦
論文閱讀筆記：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
這篇文章是ECCV2016的一篇文章，主要是提出了一種全新的Loss用於影象風格轉換和影象超分辨。整體框架如上圖所示，分為兩個網路，影象轉換網路和損失網路，其中影象轉換網路是深度殘差網路，將圖片轉換為^ y = fW (x) 。我們訓練影象轉換網路來最小化損失網路的輸出值加權
論文筆記：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution[doing]
1.transformation: image to image 2.perceptual losses: psnr是per-pixel的loss,值高未必代表圖片質量好，廣泛應用只是因為
Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution----論文筆記
本文是參考文獻[1]的筆記。該論文是Li Fei-Fei名下的論文。 引入 最近新出的影象風格轉換演算法，雖然效果好，但對於每一張要生成的圖片，都需要初始化，然後保持CNN的引數不變，反向傳播更新影象，得到最後的結果。效能問題堪憂。 但是影象風格轉換演算法的成功，在
Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 論文 理解
斯坦福大學的一篇基於感知損失函式的實時風格轉換和超分辨重建論文理解，暫時只對實時風格轉換部分做了理解，記錄如下，如有問題，歡迎指正。 這篇論文解決了之前Gatys等人實現的風格轉換費時比較久的問題。訓練了一個網路，其中直接包含前向生成部分，等模
專案實訓（二十四）Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution閱讀
三、損失函式 雖然文章說的是perceptual losss，但是感覺上跟上一篇文章的約束並沒有什麼區別，我們可以來看看。 Feature Reconstruction Loss j表示網路的第j層。 CjHjWj表示第j層的feature_map的size St
[譯] Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution（Stanford University）
轉載地址：http://www.jianshu.com/p/b728752a70e9 Abstract 摘要：我們考慮的影象轉換的問題，即將一個輸入影象變換成一個輸出影象。最近熱門的影象轉換的方法通常是訓練前饋卷積神經網路，將輸出影象與原本影象的逐畫素差距作為損失
部分選譯Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution.
3.方法 就像圖二顯示的，我們的系統由兩部分組成：一個影象轉換網路fW和一個被用來定義幾個損失函式的損失網路ϕ 。這個圖*像轉換網路是一個深度殘差卷積神經網路，由權重W引數化。它將輸入圖片x轉化成使出圖片y^，通過製圖函式y^=fW(x).每一個損失函式計
論文閱讀筆記：《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》
文章引起我關注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超過BERT達到了93.09左右，名副其實的state-of-art。考慮到BERT訓練的資料量和引數量都極大，而該文方法只用一個GPU訓了一週，就達到了state-of-art效果，值得花時間看看。 一句話總結：使用BiLSTM模型，用動態embe
人臉識別網路mobilefacenet,的改進介紹 論文閱讀筆記：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices
轉原 論文閱讀筆記：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices
論文閱讀筆記：SSD: Single Shot MultiBox Detector
1 介紹當前目標檢測系統都是下列方法的變體：假定邊界框（hypothesizebounding boxes），對每個方框進行重取樣畫素或者特徵，應用一個高質量的分類器。這種流程在檢測基準（detectionbenchmarks）上盛行，因為選擇性搜尋在PASCAL VOC,COCO和ILSVRC檢測上的效果最
圖割論文閱讀筆記：Min-cut/Max-flow
An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision 摘要 提出一個新的min-cut/Max-Floe演算法，並應用到計算機視
論文閱讀 | Multi-Cast Attention Networks for Retrieval-based Question Answering and Response Prediction
Multi-Cast Attention Networks for Retrieval-based Question Answering and Response Prediction （KDD 2018） 1.主要特點： 通常，一個句子應用一次attention，然後學習最終表
【論文閱讀筆記】Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
【論文閱讀筆記】Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives 2017年12月04日 17:44:15 cskywit 閱讀數：1116更多 個人分類： 機器學習
論文閱讀 | ExtremeNet：Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points
出了 span soft cor 相同 1.0 ask poi 可能 相關鏈接 論文地址：https://arxiv.org/abs/1901.08043 論文代碼：https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 概述 ExtremeN
實時語義分割--ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
語義分割演算法精度和速度對比: 由圖可以看出,ResNet38,PSPNet,DUC精度雖然較高,但是無法速度相對較慢,無法達到實時,ENet速度較快,但精度較低,而本文演算法既可以達到實時,精度也相對較高. Speed Analysis PSPN
論文閱讀筆記十八：ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation
每一個 內核 基於 proc vgg 包含 rep 重要 偏差 論文源址：https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要
論文筆記：目標追蹤-CVPR2014-Adaptive Color Attributes for Real-time Visual Tracking
exploit orm dom ons tail red 最好 早期 形式化 基於自適應顏色屬性的目標追蹤 Adaptive Color Attributes for Real-Time Visual Tracking 基於自適應顏色屬性的實時視覺追蹤 3月講的第一
論文閱讀筆記二十：LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation(CVPR2017)
源文網址：https://arxiv.org/abs/1707.03718 tensorflow程式碼:https://github.com/luofan18/linknet-tensorflow 摘要 畫素級分割不僅準確率上有要求，同時需要應用的實際中實時
論文閱讀筆記二十三：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(R-CNN CVPR2014)
論文源址：http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC資料集上，最好的方法的思路是將低階資訊與較高層次的上下文資訊進行結合。該文的兩個亮點：（1）將CNN應用到re
論文閱讀筆記二十四：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition（SPPNet CVPR2014）
分享圖片 介紹 bin con strong map com 提高 https 論文源址：https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相關代碼：https://github.com/peace195/sppnet 摘要