misos https://blog.hatena.ne.jp/misos/ めも https://paper.hatenadiary.jp/ 機械学習 深層学習 画像処理 問題設定と評価指標 既存の手法 ノンパラメトリックな手法 パラメトリックな手法 提案手法 概要 詳細 ステップ1 ステップ2 これを基にした画風変換 参考文献 自分の研究が画像処理系の機械学習と関係ないのでやや適当です。 問題設定と評価指標 [Gatys2015]より。 ある画風の画像を入力して、その画風を持った見た目が自然な画像を出力する。 画風の元になった画像が認識できない状態を保って成功とする。つまり画像のつぎはぎが目立つ、といったケースは問題にしない。 CNNを用いた画風変換の元になったモデル。 既存の手法 パラメトリック、ノンパラメトリックと大きく二つの方針に分かれている。 ノンパラ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpaper.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2017%2F02%2F14%2F101418" title="CNNを用いたテクスチャ合成(Texture Synthesis)の仕組みのメモ - めも" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/misos/20170214/20170214082754.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-02-14 10:14:18 rich https://paper.hatenadiary.jp/entry/2017/02/14/101418 1.0 100%