《动手学深度学习》第八天2020-02-21

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Task09：目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1

一、目标检测基础

二、图像风格迁移

样式迁移（style transfer）

小结

样式迁移常用的损失函数由3部分组成：内容损失使合成图像与内容图像在内容特征上接近，样式损失令合成图像与样式图像在样式特征上接近，而总变差损失则有助于减少合成图像中的噪点。

可以通过预训练的卷积神经网络来抽取图像的特征，并通过最小化损失函数来不断更新合成图像。

用格拉姆矩阵表达样式层输出的样式。

练习

选择不同的内容和样式层，输出有什么变化？

调整损失函数中的权值超参数，输出是否保留更多内容或减少更多噪点？

替换实验中的内容图像和样式图像，你能创作出更有趣的合成图像吗？

三、图像分类案例1