{"id":171236,"date":"2023-03-08T06:58:04","date_gmt":"2023-03-08T05:58:04","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=171236"},"modified":"2023-10-30T09:22:20","modified_gmt":"2023-10-30T08:22:20","slug":"style-transfer-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning","title":{"rendered":"Style Transfer &#038; Deep Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"171236\" class=\"elementor elementor-171236\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2f69304b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2f69304b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-792190af\" data-id=\"792190af\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-760be0d1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"760be0d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2>Style Transfer: Hast Du Dir jemals gew\u00fcnscht, wie Van Gogh malen zu k\u00f6nnen? Die \u00c4sthetik von Monet in modernen Landschaften wiederzugeben?<br \/>In diesem Artikel stellen wir Dir eine Technik vor, die Deep Learning nutzt, um den Stil eines anderen Bildes auf ein Originalbild anzuwenden. Diese Optimierungstechnik ist als Neural Style Transfer bekannt und wurde erstmals in Leon A. Gatys Artikel &#8222;Neural Algorithmus&#8220; beschrieben: <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/281312423_A_Neural_Algorithm_of_Artistic_Style\">Gatys, A Neural Algorithm of Artistic Style.<\/a><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2e67088a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2e67088a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7d8d894d\" data-id=\"7d8d894d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a525e84 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3a525e84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Style Transfer, was ist das eigentlich ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-72a2c64 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"72a2c64\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4752ca98\" data-id=\"4752ca98\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e59e112 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e59e112\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Style Transfer<\/strong> ist eine der kreativsten Anwendungen von Convolutive Neuronal Networks (Du willst mehr \u00fcber CNNs erfahren? <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Wir haben k\u00fcrzlich einen Artikel zu diesem Thema ver\u00f6ffentlicht)<\/a><\/p><p>Sie erm\u00f6glicht es, den <strong>Stil eines Bildes abzurufen<\/strong> und ihn in einem beliebigen anderen Bild wiederzugeben. Dies ist eine interessante Technik, die die internen F\u00e4higkeiten und Darstellungen neuronaler Netze aufzeigt. Sie kann sich auch in einigen wissenschaftlichen Bereichen als n\u00fctzlich erweisen, wenn es um die Augmentation oder Simulation von Bilddaten geht.<\/p><p>Die fast unendlichen <strong>Kombinationen von m\u00f6glichen Inhalten und Stilen<\/strong> bringen unter den Anh\u00e4ngern neuronaler Netze einzigartige und immer kreativere Ergebnisse hervor, manchmal sogar echte Meisterwerke.<\/p><p>Um zu funktionieren, muss ein Referenzbild f\u00fcr den Inhalt und ein Referenzbild f\u00fcr den Stil ausgew\u00e4hlt werden (z. B. das Kunstwerk eines ber\u00fchmten Malers). Ein drittes Bild, das mit dem Inhaltsbild initialisiert wird, wird dann nach und nach optimiert, bis es dem Inhaltsbild \u00e4hnelt, aber im Stil des zweiten Bildes &#8222;gemalt&#8220; ist.<\/p><p>Das Prinzip der Stil\u00fcbertragung besteht haupts\u00e4chlich darin, zwei Abstandsfunktionen zu definieren:<\/p><p><em>Die eine beschreibt den Unterschied zwischen den Inhalten zweier Bilder.<\/em><br \/><em>Die andere beschreibt den Unterschied zwischen zwei Bildern in Bezug auf ihre Stile.<\/em><\/p><p>Diese beiden Abst\u00e4nde m\u00fcssen dann mithilfe einer Backpropagation-Technik minimiert werden, um nach der Optimierung ein Bild zu erhalten, das dem Inhalt des Inhaltsbildes und dem Stil des Stilbildes entspricht.<\/p><p>Die Abst\u00e4nde, die wir verwenden, werden weiter unten beschrieben und aus den Bildern berechnet, die aus den Zwischenschichten des neuronalen Netzes extrahiert werden.\u00a0<\/p><p>Ein beeindruckender Aspekt dieser Technik ist, dass kein neues Training von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronalen Netzen<\/a> erforderlich ist &#8211; die Verwendung von vortrainierten Netzen wie VGG19 ist ausreichend und funktioniert bestens. Wenn du dich fragst, wie das funktioniert, kannst du dir gerne unseren Artikel \u00fcber Transfer Learning ansehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7eafb858 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7eafb858\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>In diesem Artikel stelle ich Dir ein konkretes Beispiel f\u00fcr die Anwendung von Stil\u00fcbertragung vor, indem ich die Bibliothek <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/?hl=fr\">Tensorflow<\/a> <\/b> verwende.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der hier verwendete Ansatz ahmt die Methoden des Originalpapiers so genau wie m\u00f6glich nach. Der vollst\u00e4ndige Code dieses Artikels ist unter <\/span><a href=\"https:\/\/github.com\/DataScientest\/blog\/blob\/master\/style_transfer\/style_transfer.ipynb\"><span style=\"font-weight: 400;\">dieser Adresse verf\u00fcgbar\u00a0<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10c0b362 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"10c0b362\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Indem wir jeweils nur zwei Basisbilder verwenden, k\u00f6nnen wir Meisterwerke wie diese Darstellung von Botticellis &#8222;Die Geburt der Venus&#8220; schaffen, wenn sie vier Jahrhunderte sp\u00e4ter von Marc Chagall gemalt worden w\u00e4re.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-742ffecb elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"742ffecb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"601\" height=\"395\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/3.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171242\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/3.png 601w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/3-300x197.png 300w\" sizes=\"(max-width: 601px) 100vw, 601px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c57c03f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6c57c03f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>F\u00fcr unser Beispiel brauchen wir zwei Grundbilder, die wir zusammen &#8222;mischen&#8220; wollen. Das erste steht f\u00fcr den Inhalt, den wir behalten m\u00f6chten. In meinem Fall werde ich das bekannte Gem\u00e4lde &#8222;Die Geburt der Venus&#8220; von Sandro Botticelli verwenden :<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17c4ffc0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"17c4ffc0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.kazoart.com\/blog\/loeuvre-a-la-loupe-la-naissance-de-venus-botticelli\/\">\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"502\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/2-1-1024x643.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171243\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/2-1-1024x643.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/2-1-300x188.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/2-1-768x482.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/2-1.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b52f6da elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b52f6da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das zweite Bild wird den Stil enthalten, den wir beibehalten und auf das erste Bild anwenden wollen.<\/p><p>Nehmen wir als Beispiel ich den unvergleichlichen Stil des ikonischen <strong>Malers des 20. Jahrhunderts, Marc Chagall,<\/strong> durch eines seiner Werke mit dem Titel La vie.<\/p><div class=\"notranslate\" style=\"all: initial;\">\u00a0<\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d812516 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6d812516\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/i.pinimg.com\/originals\/6f\/dc\/7b\/6fdc7b6ca8cd57e42dc09d46a23e12b1.jpg\">\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"608\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/1-2-1024x778.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171244\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/1-2-1024x778.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/1-2-300x228.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/1-2-768x584.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/1-2.jpg 1397w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-213d0b70 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"213d0b70\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1bc833f4\" data-id=\"1bc833f4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42a1a6e7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"42a1a6e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Hochladen und Vorverarbeitung von Bildern<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a31e46f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2a31e46f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Zun\u00e4chst werden wir die <strong>Daten laden und vorbereiten,<\/strong> um sie demselben Vorverarbeitungsprozess zu unterziehen, der auch beim Training der <strong>VGG-Netze<\/strong> verwendet wird. Dann werden wir auch eine Funktion erstellen, die den umgekehrten Prozess durchf\u00fchrt, damit wir unser endg\u00fcltiges Bild anzeigen k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fc9f0df elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"5fc9f0df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\">[<script src=\"https:\/\/gist.github.com\/Raphkas15\/613fcc6c055895fe4ca383ad91ce3e6e.js\"><\/script>]\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-41caf9f3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"41caf9f3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9711d86\" data-id=\"9711d86\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21c165c2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"21c165c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man den Stil und den Inhalt eines Bildes unterscheiden?<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d8fd9f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2d8fd9f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn ein konvolutives neuronales Netz (wie VGG19) trainiert wird, um eine Bildklassifizierung durchzuf\u00fchren, muss es das Bild kennen und verstehen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45e3b186 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45e3b186\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\">Im Gegensatz zum klassischen Machine Learning<\/a> werden beim Deep Learning die Features w\u00e4hrend des <em>Backpropagation-Lernens vom Netzwerk selbst generiert.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a9a5361 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2a9a5361\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Beim Training verwendet das<strong> neuronale Netz die Pixel der gelieferten Bilder,<\/strong> um durch verschiedene Transformationen eine interne Repr\u00e4sentation des Bildes zu erstellen.\u00a0 Nachdem das Netz trainiert wurde, wird das eingegebene Rohbild in eine Folge von komplexen Merkmalen umgewandelt, die im Bild vorhanden sind, um die Klasse, zu der das Bild geh\u00f6rt, vorherzusagen.<\/span><\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46547c9e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"46547c9e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">So k\u00f6nnen in den mittleren Schichten des Netzwerks einige der Merkmale eines Bildes extrahiert werden, um seinen Inhalt und seinen Stil zu beschreiben.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d6a17f1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4d6a17f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um sowohl den Inhalt als auch den Stil unserer Bilder zu erhalten, werden wir daher einige<strong> Zwischenschichten aus unserem Modell extrahieren.\u00a0<\/strong> Ausgehend von der Eingangsschicht des Netzwerks repr\u00e4sentieren die ersten Schichtaktivierungen Merkmale auf niedrigerer Ebene wie Kanten und Texturen. Die letzten Schichten repr\u00e4sentieren Merkmale auf h\u00f6herer Ebene, wie Ohren oder Augen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7eb9ee21 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7eb9ee21\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir werden also eine der letzten Ebenen verwenden, um den Inhalt darzustellen, und einen Satz von 5 Ebenen (die ersten in jedem Block), um den Stil der Bilder darzustellen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45ff6254 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"45ff6254\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/Raphkas15\/cba86a01f36be4a61d92745a937144d8.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b5e9d82 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b5e9d82\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Wir laden die vorab trainierte Vorlage mit ihren Gewichten und erstellen eine neue Vorlage, die als Eingabe ein Bild nimmt und die Zwischenschichten zur\u00fcckgibt, die dem Inhalt und dem Stil des Bildes entsprechen.interm\u00e9diaires<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> correspondant au <\/span><b>contenu <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">et au <\/span><b>style<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de l\u2019image.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c24d78b elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"4c24d78b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/Raphkas15\/eeddd94559c7095aac9e00a5842a897c.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-35e26366 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"35e26366\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cb42fca\" data-id=\"cb42fca\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c1c122f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6c1c122f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Style Transfer: Definition und Erstellung von Verlustfunktionen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-366542e2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"366542e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Unsere<strong> Definition der Verlustfunktion<\/strong> f\u00fcr Inhalte ist recht einfach. Wir \u00fcbertragen sowohl das Bild des gew\u00fcnschten Inhalts als auch unser grundlegendes Eingangsbild an das<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn\"> Netzwerk<\/a>. Damit k\u00f6nnen wir die Ausgaben der mittleren Schichten unseres Modells zur\u00fcckgeben. Dann nehmen wir einfach den mittleren quadratischen Fehler zwischen den beiden Zwischendarstellungen dieser Bilder.<\/p><p><em>Der Zweck dieser Verlustfunktion ist es, sicherzustellen, dass das erzeugte Bild einige der &#8222;globalen&#8220; Eigenschaften des Inhaltsbildes beibeh\u00e4lt.\u00a0<\/em><\/p><p>In unserem Beispiel wollen wir sicherstellen, dass das erzeugte Bild die Pose der G\u00f6ttin, die in einer Muschelschale steht, sowie die Figuren um sie herum wiedergibt. Das bedeutet, dass Formen wie K\u00f6rper, Haare und die Muschel erkennbar sein m\u00fcssen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1403e1f5 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1403e1f5\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2288660a\" data-id=\"2288660a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4cc3aac9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4cc3aac9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wir f\u00fchren die Backpropagation auf die \u00fcbliche Weise durch, um diesen Inhaltsverlust zu minimieren. Wir ver\u00e4ndern also das Ausgangsbild so lange, bis es am Ausgang der gew\u00e4hlten Zwischenebene eine \u00e4hnliche Antwort erzeugt wie das Bild mit dem urspr\u00fcnglichen Inhalt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6480a426 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"6480a426\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/Raphkas15\/5173e6faf72d9859e53ddd4a773eec53.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bf6c434 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2bf6c434\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>F\u00fcr den Stil wird aufgrund der <strong>Anzahl der Ebenen die Verlustfunktion<\/strong> anders aussehen.<\/p><p>Anstatt die Ausgaben der rohen Zwischenebenen des Basis-Eingabebildes und des Stilbildes zu vergleichen, verwenden die Autoren des Originalpapiers die <strong>Differenz zwischen den Gram-Matrizen<\/strong> der ausgew\u00e4hlten Ebenen.<\/p><p>Die Gram-Matrix ist eine quadratische Matrix, die die Produkte der Punkte zwischen jedem vektorisierten Filter der Ebene enth\u00e4lt. Die Gram-Matrix kann daher als eine nicht-normalisierte Korrelationsmatrix f\u00fcr die Filter einer Ebene betrachtet werden.<\/p><p>Um einen Stil f\u00fcr unser Eingabebild zu erzeugen, f\u00fchren wir einen <strong>Gram-Abstieg vom Inhaltsbild<\/strong> aus, um es in ein Bild umzuwandeln, das den Stil des Stilbildes kopiert.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5165b1a9 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"5165b1a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/Raphkas15\/a0b38a04831b0b67d31e01fe7f443d7d.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-346172ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"346172ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Jetzt m\u00fcssen wir nur noch eine Funktion erstellen, um unsere verschiedenen Bilder zu laden, sie durch unsere Vorlage laufen zu lassen, um die Inhalts- und Stildarstellungen zur\u00fcckzugeben, dann die Verlustfunktionen und den Gradienten zu berechnen, um mit der Optimierung fortzufahren.<\/p><p>Und das war&#8217;s!<\/p><p>Wir k\u00f6nnen die Methode dann auf eine Reihe von Bildern anwenden, um unseren Style Transfer zu testen. Hier sind einige Beispiele:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6c74cf2d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6c74cf2d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-74d33117\" data-id=\"74d33117\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-7b67a41e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7b67a41e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-4a258cda\" data-id=\"4a258cda\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-214cfa19 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"214cfa19\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"584\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/5-1-1024x747.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171245\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/5-1-1024x747.png 1024w, 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