📅  最后修改于: 2020-11-11 01:11:30        🧑  作者: Mango

数据扩充流程以前，我们看到模型准确性有了显着提高。我们的模型已经过有效训练，可以对训练数据进行分类。验证数据不能很好地推广解决过度捕捞问题。现在，让我们讨论另一种改善模型训练过程的技术。这种技术称为数据增强。这是我们为模型创建新数据以在训练过程中使用的过程。这是通过获取我们现有的数据集并以有用的方式转换或更改图像以创建新图像来完成的。应用转换后，新创建的图像称为增强图像，因为它们实际上使我们可以通...

📅  最后修改于: 2020-11-11 01:12:26        🧑  作者: Mango

PyTorch中的风格转换在本主题中，我们将实现一个基于深度神经网络的人工系统，该系统将创建具有高感知质量的艺术图像。该系统将使用神经表示来分离，重新组合任意图像的内容和样式，从而为创建艺术图像提供了一种神经算法。神经样式转移是一种以另一种图像样式生成图像的方法。神经样式算法将内容图像(样式图像)作为输入，并返回内容图像，就好像它是使用样式图像的艺术风格打印的一样。神经样式转换 STL algor...

📅  最后修改于: 2020-11-11 01:13:22        🧑  作者: Mango

PyTorch中样式转移的图像加载和转换导入所有必需的库并将VGG-19添加到我们的设备后，我们必须将图像加载到要申请样式传输的内存中。我们有一个内容图像，样式图像和目标图像将是这两个图像的组合。并非每个图像都需要具有相同的大小或像素。为了使图像相等，我们还将应用图像变换过程。图片载入我们必须将内容图像和样式图像加载到内存中，以便我们可以对此执行操作。加载过程在样式传递过程中起着至关重要的作用。我...

📅  最后修改于: 2020-11-11 01:14:19        🧑  作者: Mango

样式转移的特征提取将图像加载到内存中后，我们将实现样式转换。有必要将图像的样式与内容分开，以实现样式转换。之后，还可以将一个图像的样式元素转移到第二个图像的内容元素。这个过程主要是使用标准卷积神经网络的特征提取来完成的。然后操纵这些特征以提取内容信息或样式信息。此过程涉及三个图像：样式图像，内容图像和最终目标图像。样式图像的样式与内容图像中的内容结合在一起以创建最终目标图像。此过程首先在模型中选择...

📅  最后修改于: 2020-11-11 01:15:15        🧑  作者: Mango

用于样式转换的克矩阵以前，我们提取了我们想要用于内容和样式图像的所有相关功能。卷积神经网络可以很好地从馈入其中的任何图像中提取内容元素。提取的样式特征需要一个额外的预处理步骤才能更有用。研究人员将gram矩阵用于更有效的样式特征提取，并使其成为重要的一步。从卷积网络提取的任何特征仍然保留与内容相关的信息，例如对象结构和位置。通过将gram矩阵应用于这些提取的特征，可以消除与内容相关的信息，并且不会...

📅  最后修改于: 2020-11-11 01:16:19        🧑  作者: Mango

样式转移的优化过程我们拥有所有三个图像，现在，我们可以执行优化过程。要执行优化过程，我们必须执行以下步骤：步骤1：第一步，我们定义一些基本参数，这些参数可以帮助我们直观地了解培训过程，并有助于我们简化培训过程。第一个参数每次都会向我们显示目标图像，以便我们可以检查优化过程。我们用目标图像定义Adam优化器，并设置目标学习率。最后但并非最不重要的一点是，我们定义了培训过程应采取的优化步骤的数量。我们...

📅  最后修改于: 2020-11-11 01:17:25        🧑  作者: Mango

PyTorch面试问题下面列出了一些常见的PyTorch面试问题和答案。1)什么是PyTorch?PyTorch是基于Torch库的计算机软件的一部分，该库是针对Python的开源机器学习库。这是一个由Facebook人工智能研究小组开发的深度学习框架。它用于自然语言处理和计算机视觉等应用程序。点击这里查看更多信息2)PyTorch的基本要素是什么?PyTorch中必须包含以下要素：PyTorch...