机器学习/深度学习在计算机视觉中的实际应用案例

近年来，深度学习被应用到越来越多的领域，在艺术创作里，显得尤为有趣，艺术风格迁移可以轻松地创建梵高、莫奈以及任何艺术家风格的图像。这场 Chat 主要介绍深度学习在艺术风格迁移领域中的应用，并通过算法详解和实战让大家可以轻松地创造出属于自己风格的图像。

本场 Chat 主要内容：

1. 可以深入地学习艺术风格迁移所涉及的算法。
2. 能够利用 Python 和深度学习框架搭建出自己的网络，并训练出属于自己风格的图像。
3. 同时分享自己的源代码，供大家参考学习。

深度学习之艺术风格迁移

近年来，由深度学习所引领的人工智能技术浪潮，开始越来越广泛地应用到社会各个领域。这其中，人工智能与艺术的交叉碰撞，不仅在相关的技术领域和艺术领域引起了高度关注。以相关技术为基础而开发的各种图像处理软件和滤镜应用更是一推出就立刻吸引了海量用户，风头一时无两。在这各种神奇的背后，最核心的就是基于深度学习的图像风格迁移(style transfer)。本chat就是介绍一个这样酷炫的深度学习应用：风格迁移。

基于神经网络的风格迁移算法 “A Neural Algorithm of Artistic Style” 最早由 Gatys 等人在 2015 年提出，随后发表在 CVPR 2016 上。斯坦福大学的 Justin Johnson（cs231n 课程的主讲人之一）给出了 Torch 实现 neural-style。除此之外，这篇文章的作者另外还建立了一个在线艺术风格迁移的网站，deepart.io。在介绍主要内容之前，先直观看下什么是艺术风格迁移，如图 1 所示，给定内容图像（第一行左边图像）以及风格图像（左下角图像）可以生成特定风格下的混合图像。网络多次运算后，人眼很难判断出该图像是否为梵高或者毕加索的真迹。

图像内容和图像风格定义

艺术风格迁移的核心思想就是，可以从一副图像中提取出“风格 style”（比如梵高的夜空风格）以及“内容 content”（比如你能在画中看出河边有匹马）。你可以告诉机器，把 A 用 B 的风格再画一遍。但是怎么用数学语言具体定义风格和内容呢？在这里通过引入一个 VGG19 深度网络来具体阐述相关的含义。

VGG19深度网络

VGG 是 ImageNet2014 年的图像识别大赛识别定位组的冠军，几种不同深度的 VGG 网络结构如图 2 所示（如果对该网络的具体细节比较感兴趣，可以阅读相关论文）。那么问题来了，这种网络既然是用来识别和定位的，和要定义的“风格”和“内容”好像没有什么直接的联系，那这个网络到底是怎么去定义的呢？

图像内容

当我们把一张图片输入到 VGG 网络中，会在开始处变成一系列向量（每个像素上包含红绿蓝三值，代表了图像长什么样）。而在网络的每层中，我们能得到中间向量，比如 conv3_ 1,conv4_ 2（分别代表第三个卷积层的第一个 feature map 和第四个卷积层的第二个 feature map），但是它们并没有内在的含义。不过，大家想一下，其实对于一个训练好的网络，比如 VGG19，其参数已经确定，通过该参数计算得出的中间向量就可以代表该图像本身，这样就可以定义某一个卷积层中的某个 feature map 作为该图像的内容（content），比如上面说的 conv4_ 2。当然了，这里也不一定非得是 conv4_ 2，也可以是 conv6_ 1，可以根据自己的网络结构进行调整，不过拿不同的feature map作为图像的内容对结果会有影响。最后，在这里总结一下，图像的内容可以简单的认为是通过某个训练好的网络（比如 VGG19）进行计算后，某个卷积层中的某个 feature map（比如 conv4_2）。

内容重构

给定一张图片 p 和训练好的卷积网络（比如 VGG19），那么在每个卷积层中可以得到多个 feature map，个数取决于每层滤波器的个数 $N_l$。我们把每个 feature map 向量化，