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使用GAN进行图像风格迁移,网络通常与固定的风格集相关联,无法适应任意新的风格。AdaIN首次实现了任意风格的实时传输。其方法的核心是一个新的自适应实例归一化(AdaIN)层,它将内容特征的均值和方差与样式特征的均值与方差对齐。与现有最快方法相当的速度,不受预定义样式集的限制。此外,允许灵活的用户控制,如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制,所有这些都使用单个前馈神经网络。
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ImageNet是由斯坦福大学等机构从2007年着手开始组件的大型计算机视觉数据集。自从2009年发布以来,已经成为了计算机视觉领域广泛用于指标评价的数据集。直到目前,该数据集有超过1400万张图像,是深度学习领域中图像分类、检测、定位的最常用数据集之一。“ImageNet大型视觉识别任务”,即ImageNetLarge-ScaleVisualRecognitionChallenge,是基于Ima