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DiffMorph:通过应用翘曲贴图并对其进行优化,可以在没有参考点的情况下对图像进行变形
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2021-03-08
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可微变形 通过应用变形贴图并对其进行优化,可以在没有参考点的情况下对图像进行变形。 可微变形是一种机器学习算法,可以在没有参考点的情况下对任意两个图像进行变形。 之所以称其为“可区分的变体”,是因为在传统数据中,此处的神经网络并未用于标注映射意义,而是一种简单的方法来解决优化问题,在该问题中,一幅图像通过通过梯度下降找到的翘曲图映射到另一幅图像。 因此,找到地图后,就不需要网络本身了。 结果 依存关系 Tensorflow 2.1.3及更高版本。 用法 安装适当的依赖项: pip install -r requirements.txt 使用程序: morph.py -s images/img_1.jpg -t images/img_2.jpg -s源文件-t目标文件 不必要的参数: -e在训练阶段训练地图的时期数-a加法映射乘数-m乘法映射乘数-w扭曲贴图乘数-add_first如
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DiffMorph-master.zip (22个子文件)
DiffMorph-master
.gitignore 16B
images
example_3.gif 2.33MB
img_8.jpg 24KB
transition.jpg 77KB
example_2.gif 2.44MB
img_1.jpg 192KB
example_1.gif 1.93MB
toy_example.jpg 36KB
formula.jpg 95KB
img_4.jpg 232KB
img_3.jpg 233KB
img_2.jpg 180KB
img_5.jpg 224KB
img_6.jpg 216KB
img_7.jpg 30KB
requirements.txt 49B
morph.py 9KB
LICENSE 1KB
morph
.gitignore 14B
readme.md 3KB
train
.gitignore 14B
.gitattributes 66B
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