XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE

47 25 0

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

1 / 47 trang

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang	47
Dung lượng	17,1 MB

Nội dung

41801103 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION, CÓ CODE MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN 5 MỤC LỤC 6 LỜI MỞ ĐẦU 7 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 8 1 1 Tổng quan xử lý ảnh 8 1 2 Các quá trình xử lý ảnh 8 CHƯƠNG II GIỚI THIỆU VỀ NEURAL STYLE TRANSFER 10 2 1 Giới thiệu về Neural Style Transfer 10 2 2 Ý tưởng thuật toán 10 CHƯƠNG III TỪ HỌC MÁY ĐẾN HỌC SÂU VÀ MẠNG NƠ RON 13 3 1 Vấn đề phân loại hình ảnh 13 3 2 Mạng Nơ ron 15 CHƯƠNG IV PRETRAINED MODEL VGG19 22 4 1 Thuật toán Convolution.

Ngày đăng: 14/05/2022, 20:42

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.2 Ý tưởng thuạt toán - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 2.2** Ý tưởng thuạt toán (Trang 5)

Hình 2.3 Sơ đồ thuật toán - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 2.3** Sơ đồ thuật toán (Trang 6)

Hình 3.3 Một tế bào thần kinh nhân tạo - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 3.3** Một tế bào thần kinh nhân tạo (Trang 9)

Hình 3.4 Mạng nhân tạo xử lý tập dữ liệu MNIST - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 3.4** Mạng nhân tạo xử lý tập dữ liệu MNIST (Trang 10)

Hình 3.5 Xếp các nơ-ron vào một mạng nơ-ron với một lớp ẩn - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 3.5** Xếp các nơ-ron vào một mạng nơ-ron với một lớp ẩn (Trang 10)

Hình 3.7 Biểu diễn của lớp tích chập có =2 bộ lọc, mỗi bộ có phạm vi - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 3.7** Biểu diễn của lớp tích chập có =2 bộ lọc, mỗi bộ có phạm vi (Trang 13)

Hình 4.1 Convolutional Layers - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 4.1** Convolutional Layers (Trang 17)

Hình 4.3 Cấu trúc VGG19 - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 4.3** Cấu trúc VGG19 (Trang 18)

Hình 5.2 Quy trình xây dựng Content Loss - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 5.2** Quy trình xây dựng Content Loss (Trang 20)

Hình 5.3 Xây dựng Model dựa trên VGG19 - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 5.3** Xây dựng Model dựa trên VGG19 (Trang 21)

Hình 5.6 Xây dựng Model cho thuật toán 5.4 Một số hàm Python dùng trong thuật toán - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 5.6** Xây dựng Model cho thuật toán 5.4 Một số hàm Python dùng trong thuật toán (Trang 22)

# Cho vào mảng, do tensor đang nằ mở dưới GPU, muốn hiển thị lên màn hình phải đưa lên RAM: tensor = np.array(tensor, dtype=np.uint8) - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — ho vào mảng, do tensor đang nằ mở dưới GPU, muốn hiển thị lên màn hình phải đưa lên RAM: tensor = np.array(tensor, dtype=np.uint8) (Trang 24)

Hình 5.10 Tạo Noise Image - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 5.10** Tạo Noise Image (Trang 24)

Hình 5.11 Xây dựng ContentModel - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 5.11** Xây dựng ContentModel (Trang 25)

Hình 5.14 Quá trình huấn luyện - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 5.14** Quá trình huấn luyện (Trang 26)

Hình 6.1 Sơ đồ tổng quan Neural Style Transfer - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 6.1** Sơ đồ tổng quan Neural Style Transfer (Trang 28)

Hình 6.2 Kết hợp Content Image và Style Image - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 6.2** Kết hợp Content Image và Style Image (Trang 29)

Hình 6.3 Ví dụ tính Gram matrix cho block5_conv1 - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 6.3** Ví dụ tính Gram matrix cho block5_conv1 (Trang 30)

Theo như Hình 6.3, block5_conv1 có 512 channels – mỗi channel có 02 chiều (26x32) - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **heo** như Hình 6.3, block5_conv1 có 512 channels – mỗi channel có 02 chiều (26x32) (Trang 30)

Hình 6.7 Thao tác tính Gram Matrix - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 6.7** Thao tác tính Gram Matrix (Trang 31)

Hình 6.9 Lập trình xây dựng Style Model - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 6.9** Lập trình xây dựng Style Model (Trang 33)

Hình 6.10 Hàm Style Loss cho Content Image - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 6.10** Hàm Style Loss cho Content Image (Trang 33)

Hình 7.1 Sơ đồ đầy đủ thuật toán Neural Style Transfer - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 7.1** Sơ đồ đầy đủ thuật toán Neural Style Transfer (Trang 34)

Tải hình Content Image và Style Image lên chương trình Python: - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — i hình Content Image và Style Image lên chương trình Python: (Trang 35)

Hình 7.3 Thiết kế model cho Neural Style Transfer - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 7.3** Thiết kế model cho Neural Style Transfer (Trang 36)

Hình 7.5 Kết quả sau khi huấn luyện model - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 7.5** Kết quả sau khi huấn luyện model (Trang 37)

Hình 7.4 Xây dựng hàm total loss - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 7.4** Xây dựng hàm total loss (Trang 37)

Hình 7.6 Kết quả thuật toán với nhiều đầu vào khác nhau - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 7.6** Kết quả thuật toán với nhiều đầu vào khác nhau (Trang 38)

Hình 8.1 Các phép toán có thể sử dụng thay thế Dot Product - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 8.1** Các phép toán có thể sử dụng thay thế Dot Product (Trang 40)

Hình 8.2 Một số kết quả mẫu khi sử dụng nhiều phép toán khác nhau - XÂY DỰNG THUẬT TOÁN NEURAL STYLE TRANSFER TRONG COMPUTER VISION,CÓ CODE — **Hình 8.2** Một số kết quả mẫu khi sử dụng nhiều phép toán khác nhau (Trang 40)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN