风格迁移投稿期刊

ns论文是什么NS期刊是科技风向标在科技期刊中人们总会用影响因子来判断期刊的影响力，然而在不同的科研领域，热门学科期刊的影响因子都会非常高，然而在科技领域《nature》和《science》这两大综合期刊却是所有学科的综合风向标，不论什么学科，只要被这两大科技期刊刊发，都会在自己所属的科研圈内扬名立万，因为NS期刊堪称科技风向标，只有非常有创新性的期刊论文才能被收录，例如：中科院植生生态所的覃重军教授团队，通过生物合成技术，把酿酒酵母的天然16条染色体人工减少到1条，创造“人造生命体”的奇迹，由于属于生物领域原创性的科研成果，因此被《nature》收录，同时也让中国生物科研发展令世界感到惊叹。能被NS期刊收录的科研成果，必须属于非常基础、真正原创性的科研论文，那么从NS科技排行榜，就可以了。science排行榜数据中国亚洲第一从NS数据排行榜来看，中国目前已经成为亚洲第一，全球第四，而且前四名的国家排名非常相似，《nature》排行榜，美国以发表3171篇论文位居全球第一、英国、德国、中国、法国和瑞士位居其后，在《science》排行榜中，美国以发表3217篇论文位居全国第一，英国、德国、中国、法国和加拿大位居其后。从数据增速来看，中国的NS期刊论文增速最快，因为在2000年左右，中国学者每年在NS期刊发表的论文仅有1~2篇，总数不过百，而在最近几年，每年的NS论文数量都将近过百。尤其是生物医学领域的科研论文增数最快，特别是施一公、颜宁等人的带动，直接让中国生物医学科研水平提升至国际顶级，也正是海外人才政策让中国的科技发展得到飞速的发展，在遭受新冠疫情的侵袭，中国科研速度也让世界感到震惊！

本文是基于neural style transfer a review 以及其他相关论文。 代表性文章时gaty的开山之作，A neural algorithm of artistic style. 这是一种慢的神经网络实现风格迁移的方法。 重点之一 ：常见的深度学习问题是利用训练样本的输入来学习网络的权重。而本文利用已经训练好的权重，获取一个符合输出要求的输入。 输入：以高斯噪声为初始化的输入图像。 经过多次迭代，输入响应即为特定风格和内容的图像。所以这种方法学习的是像素值，而不是权重。 重点之二： 引入了新的loss function。 content loss ： 即输入输出图像之间像素点的差。用mse来做。 style loss ：用gram matrics来计算。最终表现形式也是mse类似。 基于模型迭代的方法是快速的风格迁移的方法。 代表作是perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution。 重点之一 ：本文介绍了两个网络组成的大网络。前半部分的网络叫做image transfer,后半部分的网络叫做loss network。image transfer的网络，权重是更新的；而loss network的网络，权重是不更新的，是pretrained的vgg网络，是用来做高维特征提取的。其实就是输入原图，然后通过image transfer网络，来生成带有风格fs的输出，然后用loss network来优化误差，以达到理想的效果。 重点之二 ：提出来新的loss function。 feature reconstruction loss : 这里不采用与A neural algorithm of artistic style这篇论文一样的loss function，而是用vgg提取特征作为content loss的衡量。作者这么做的目的就是说，原来那种像素点之间的一一对应的误差函数，在很多情况下的衡量是不准确的。比如两张图片，只发生了一个像素点的偏移。用content loss算出来的话，这个结果是天差地别的，然而实际上这两张图片对人眼来说是没有太大差别的。所以用vgg提取的高层特征作为content loss是有道理的。但是，这种方法也有一个缺点，那就是学出来的东西比较假，不会太真实。 style reconstruction loss ：这里和上一篇一样，都使用了gram matrix来作为风格特征。 (1) DSLR-Quality photos on mobile devices with deep convolutional networks. 这篇论文的输入是手机照片(比如iphone, blackberry等)，输出是单反照片。 重点之一 ：使用gan网络 重点之二 ：增加了新的loss function。 color loss ：颜色损失计算之前，要对图像进行高斯模糊处理。为什么用高斯模糊处理的原因是，高斯模糊能出去高频的信息，使得颜色之间更容易比较。颜色损失对小的误差匹配有较高的容忍性。因此，能学习到和目标图片相似的颜色分布。 texture loss ：使用gan网络，用判别网络的正确率来作为质地误差的衡量。 content loss ：以vgg抽象出的高维特征的欧式距离作为内容损失。和上面采用gram matrix不同。 total variation loss ：目的是获得较为平滑的输出。 (2) Deep photo style transfer. 之前的风格迁移论文都是建立在一张为摄影图片，另一张为艺术作品。使得生成的图片像画出来的一样，而这篇论文的内容图和风格图皆为摄影作品。 重点之一 ：loss function进行了修改。 content loss ：采用了feature matrix，同gatys的。 photorealism regularization : 基于颜色空间局部仿射变换的photorealism的正则约束。 augmented style loss with semantic segmentation : 基于语义分割的增广内容损失函数。将分割mask作为输入图像的增广channel，一同输入到神经网络中，从而确保只处理我们感兴趣的内容。

使用TensorFlow实现快速风格迁移（fast neural style transfer）， 参考论文[1] 根据内容图片和风格图片优化输入图片，使得内容损失和风格损失尽可能小，快速图像风格迁移网络结构如下所示： 其中风格图片时固定的，而内容是可变的，即将任意输入图片转换为指定风格的风格图片。 1、使用vgg19作为损失网络： 2、风格网络 [1] Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution