【机器学习】【深度学习】MXnet神经网络图像风格迁移学习简介

使用部分

一、编程环境

编程环境使用Windows11上的Anaconda环境,Python版本为3.6. 关于Conda环境的建立和管理,可以参考我的博客:【Anaconda】【Windows编程技术】【Python】Anaconda的常用命令及实操

二、项目结构(代码非原创)

在这里插入图片描述
根目录MXNet-Gluon-Style-Transfer下包含dataset(数据集)文件夹、images(图像)文件夹、models(模型)文件夹。venv1—venv4为之前创建的4个虚拟环境(不使用)。其他重要文件包括:
run.py:运行入口

images文件夹结构

在这里插入图片描述
content:待转换的内容图片;
output:转换结果输出位置;
styles:风格图片。

三、run.py内容

import osos.system("python main.py eval --content-image images/content/lyq.jpg --style-image images/styles/shipwreck.jpg --output-image images/output/1.jpg --model models/21styles.params --cuda=0")

解释:
python main.py eval # 运行main.py,选项为eval(evaluate,测试模型)
–content-image images/content/lyq.jpg # 内容图片
–style-image images/styles/shipwreck.jpg # 风格图片
–output-image images/output/1.jpg # 输出图片
–model models/21styles.params # 模型选择
–cuda=0 # 是否使用cuda加速(笔者电脑没有N家显卡,选择0)

四、运行测试

原图片:

在这里插入图片描述
风格图片:

在这里插入图片描述

结果图片:

在这里插入图片描述

原理部分

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