風(fēng)格遷移大作業(yè)

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學(xué)習(xí)規(guī)劃

跑通一份代碼！！！（done）

對照代碼、Blog和論文理解相應(yīng)的算法過程

規(guī)劃下一步，修改代碼（done），實現(xiàn)預(yù)計功能（done）

調(diào)參，跑出較好

Problem Queue

算法和代碼對應(yīng)？細化？（盡量搞吧。。。PPT/報告里講啥?

代碼修改？

• 損失函權(quán)重參數(shù)、多張圖片風(fēng)格漸變效果？
• 損失函數(shù)形式
• 本代碼的生成圖片的初始值是內(nèi)容圖片，可以改成普通的白噪聲/突出重點的黑白輪廓圖/摳圖。實際上，將初始值設(shè)定為內(nèi)容圖像，就是以這個作為迭代的起點，一定程度上掩蓋了迭代次數(shù)少的問題。
• 融合2個以上的風(fēng)格，跑個比較優(yōu)美的風(fēng)格過度效果？（掩蓋一下垃圾的圖片效果。
• 可以參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27512619 展示圖片效果。。
• 只包含風(fēng)格的圖像
• 只包含內(nèi)容的圖像
• 玄學(xué)感受？風(fēng)格圖片元素單一，不要過于復(fù)雜，最好不要有明顯的"主角"或者關(guān)鍵點，火？；內(nèi)容圖像相反需要有明顯的”主角“和重點，大頭貼、肖像；初始化圖片需要對內(nèi)容圖片做一些處理得到。。比如強調(diào)"主角"，模糊甚至抹去背景，顏色重？

怎樣挑數(shù)據(jù)？

• 參考網(wǎng)上一些以有的比較好的效果圖片，查找類似的圖片
• 對照測試，需要跑出比較好的結(jié)果

把 GPU 版還是配好吧。。。 迭代次數(shù)增加10-20倍？從十幾個小時編程幾十分鐘。。。次數(shù)不夠跑不出好效果吧。。。是可以分組跑的，用上一次迭代的結(jié)果作為這一次迭代的初始值。

跑通一份代碼！！！

嘗試配置 win 下pycharm + tensorflow (done) anaconda 大法好
Note：

• 參考：https://blog.csdn.net/gongxsh00/article/details/81318404
• python 版本與 anaconda 對應(yīng)盡量最新

• 激活虛擬環(huán)境，退出虛擬環(huán)境

  activate tensorflow
  deactivate

• tansorflow 、pip 都更新到最新 ：

  pip install --upgrade pip

• pip 鏈接超時，可以在使用pip的時候加參數(shù)-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 無權(quán)限更新，就開管理員
• 大部分問題都是因為版本不對應(yīng)
• 注意目錄
• 對應(yīng)的 python 以及 python/scripts 要加入環(huán)境變量（多加沒壞處。
• pycharm 版本改成最新的 (pycharm 有些奇怪的坑，盡量用 anaconda）
• pip .ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out. （使用：pip install *** --default-timeout=1000）

找一份代碼、運行成功 (done)
https://www.cnblogs.com/andrewwang/p/10836929.html
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/81269653
https://blog.csdn.net/u010900574/article/details/53427544
https://github.com/keras-team/keras

學(xué)會遠程使用服務(wù)器，調(diào)用老師提供的顯卡計算，配置環(huán)境 tensorflow 運行樣例代碼(done)

對照代碼、Blog和論文理解相應(yīng)的算法過程

規(guī)劃下一步流程，修改代碼，實現(xiàn)預(yù)計功能

修改樣例代碼實現(xiàn)加入2個風(fēng)格(done)

• Modify1

parser.add_argument('style_reference_image_path_1', metavar='ref', type=str,help='Path to the style reference image_1.') parser.add_argument('style_reference_image_path_2', metavar='ref', type=str,help='Path to the style reference image_2.')

• Modify2

style_reference_image_path_1 = args.style_reference_image_path_1 style_reference_image_path_2 = args.style_reference_image_path_2

• Modify3

style_reference_image_1 = K.variable(preprocess_image(style_reference_image_path_1)) style_reference_image_2 = K.variable(preprocess_image(style_reference_image_path_2))

• Modify4
  后邊需要注意每個量的位置

input_tensor = K.concatenate([base_image,style_reference_image_1,style_reference_image_2,combination_image], axis=0)

• Modify5
  combination_features由于4操作這里需要注意維數(shù)的變化

combination_features = layer_features[3, :, :, :]

• Modify6
  修改損失函數(shù)(待修改)

for layer_name in feature_layers:layer_features = outputs_dict[layer_name]style_reference_features_1 = layer_features[1, :, :, :]combination_features = layer_features[3, :, :, :]sl = style_loss(style_reference_features_1, combination_features)loss += (style_weight / len(feature_layers)) * slstyle_reference_features_2 = layer_features[2, :, :, :]combination_features = layer_features[3, :, :, :]sl = style_loss(style_reference_features_2, combination_features)loss += (style_weight / len(feature_layers)) * sl

Note

• 主要代碼可以根據(jù) keras中文文檔 了解含義

• 甚至并不用深入理解代碼。。。跟著感覺把代碼改了一下。。。莫名其妙代碼一遍改好。。。跑一下就把結(jié)果跑出來了。。。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/RRRR-wys/p/11010491.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的风格迁移学习笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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