颜色分类leetcode arbitrary style transfer 使用AdaIN层的任意风格的快速神经风格迁移 基于H...

颜色分类leetcode任意式传输Arbitrary-Style-Per-Model快速神经风格迁移方法描述使用Encoder-AdaIN-Decoder架构-深度卷积神经网络作为风格转移网络(STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN使用MS-COCO数据集（约12.6GB）和WikiArt数据集（约36GB）进行训练。此代码基于Huang等人。 (ICCV 2017)系统总览。图片来自黄等人。原纸。编码器是一个固定的VGG-19（最多relu4_1），它在ImageNet数据集上进行了预训练以进行图像分类。我们训练解码器将AdaIN输出从特征空间反转回图像空间。先决条件(MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 )我在tool文件夹中提供了一个转换器。它可以从火炬模型文件（.t7格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个npz文件中，这样更容易通过NumPy处