样式迁移 Style Transfer 动手学深度学习v2
Posted AI架构师易筋
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了样式迁移 Style Transfer 动手学深度学习v2相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1. 样式迁移 Style Transfer
2. 代码实现
3. Q&A
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- 越靠近输出端内容还原度越高。
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- 不需要算梯度，
y.detach(), 是因为网络不更新。
- 不需要算梯度，
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- 核心优化的是一个参数矩阵，每做一张图片的风格一样，都要重新训练一遍。后面用GAN来实现，就一劳永逸了。GAN能够以假乱真，就是一个滤镜，视频剪辑上有商业应用。
4. 课程竞赛：牛仔行头检测
参考
https://www.bilibili.com/video/BV1Eh41167GN?p=1
以上是关于样式迁移 Style Transfer 动手学深度学习v2的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
PyTorch 迁移学习 (Transfer Learning) 代码详解