Abstrakt. Vi betraktar problem med bildomvandling, där en indatabild omvandlas till en utdatabild. Nya metoder för sådana problem tränar normalt feed-forward konvolutionella neurala nätverk med hjälp av en per-pixel förlust mellan utdata och mark-truth bilder. Parallellt arbete har visat att högkvalitativa bilder kan genereras genom att definiera och optimera perceptuella förlustfunktioner baserat på hög nivå funktioner som extraheras från preutbildade nätverk. Vi kombinerar fördelarna med båda tillvägagångssätten och föreslår användning av perceptuella förlustfunktioner för utbildning av feed-forward-nätverk för bildomvandlingsuppgifter. Vi visar resultat på överföring av bildstil, där ett feed-forward-nätverk utbildas för att lösa det optimeringsproblem som Gatys et al föreslår i realtid. Jämfört med den optimeringsbaserade metoden ger vårt nätverk liknande kvalitativa resultat men är tre storleksordningar snabbare. Vi experimenterar också med en-bild super-upplösning, där ersätta en per-pixel förlust med en perceptuell förlust ger visuellt tilltalande resultat.
Johnson et al REF är det första arbetet som kombinerar fördelarna med snabb rendering av produktionen genom en CNN och perceptuell förlust för att träna feed-forward konvolutionella neurala nätverk för stil överföring och SR.
Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}