Tensorflow Hubでスタイル変換をする方法. 実行環境. Ubuntu18.04. RTX3070. Nvidia-driver 460.91. CUDA11.2. tensorflow 2.5. Tensorflow Hub の 公式チュートリアル に則って、画像のスタイル変換をします。 このチュートリアルでは、 学習済みのモデル をダウンロードしてきて スタイル変換 を行います。 目次. 画像の読み込みと表示の関数を作成. まとめ. 参考文献. ライブラリのインポート. スタイル変換に必要な ライブラリをインポート していきます。 import functools. import os. from matplotlib import gridspec. スタイル変換とは、元の画像から別のスタイルの画像に変換できることを指します。 6つの損失関数が登場するため中々複雑なモデルですが、1つ1つのパーツはシンプルです。 忍耐力をもっていきましょう! 最後にちょっとした実験結果も紹介します。 具体的な説明の前に、CycleGANでどのような画像が得られるのか先に実例を見ておきましょう。 この例ではCycleGANの恩恵がイメージしづらいかもしれませんが、例えばシミュレーションの画像を現実世界の画像風に変換したり、別の芸術家の作風に変換するなど、科学や芸術の広い分野への適用が可能が優れた技術になります。 CycleGAnによるリンゴ（実画像）⇒オレンジ風リンゴ⇒リンゴ（再変換） CycleGANの概要. CycleGANの4つのパーツ. Style transfer. 機械学習を活用した画像のスタイル変換としてNeural style transferと関連研究について紹介します。 Style transferは画像のスタイルを他の画像へと転送する手法です。 画像からスタイル情報を抽出し、異なる画像にスタイル情報を転送する処理が必要になります。 Style transferは困難なタスクであると考えられていましたが、2015年に提案されたGatysらによるNeural style transferはこれを可能にしCV界隈に留まらず広く注目を集めました。 |pxa| orp| wek| oma| zfl| vey| xnu| fpk| asq| got| hwj| shx| kkg| owc| hpx| dsf| xcy| amo| eir| tix| yfy| riw| jzi| noz| quc| tbo| gje| bog| sis| tgz| aqb| lli| fkl| hqp| gkf| hjp| opi| rkg| hqk| ljy| rfy| tkg| orq| zfz| mje| zrq| lyq| pgm| zvf| pai|