我们使用了循环一致性生成对抗网络（CycleConsistentGenerativeAdversarialNetworks,CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。
这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。
我们使用了一些自己制作的数据集训练了CycleGAN风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。
为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。
我们还利用了MaskR-CNN模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。
这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。
我们使用了一些自己制作的数据集训练了CycleGAN风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。
为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。
我们还利用了MaskR-CNN模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。
2025/7/12 14:11:22
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基于VGG19的图像风格迁移，如果没有vgg-19文件运行utils代码是会下载。
在styles文件夹中选择更改要迁移的图，包含了风格图片，内容图片替换成自己要进行操作的图片即可。
是可以直接运行跑通的。
有疑问的话可以留言询问。
在styles文件夹中选择更改要迁移的图，包含了风格图片，内容图片替换成自己要进行操作的图片即可。
是可以直接运行跑通的。
有疑问的话可以留言询问。
2024/10/10 11:45:39
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通过PSNR和SSIM判断图像相似度，从宫崎骏动漫“起风了”中截取图像数据集，数据集中的图像大小为512*512，共1936张图像，该数据集可用于深度学习风格迁移。
2023/9/7 7:42:25
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斯坦福计算机视觉课程CS231N中文讲义，对于想学习计算机视觉的同窗来说很有用。
学完这个课程能够对kNN，SVM，CNN，目标检测，GAN，风格迁移等基础与前沿理论都有足够的了解。
学完这个课程能够对kNN，SVM，CNN，目标检测，GAN，风格迁移等基础与前沿理论都有足够的了解。
2022/9/5 15:43:47
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NumpywxPythonpytorchtorchvisionPILUsage:$pythonStyleTransferGui.pybutton:contentimg:选择内容图片styleimg:选择风格图片Start:启动风格转换程序ModelChoice:选择模型Preferences-＞hyperparameter:设置训练超参数
2015/6/2 4:24:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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