Sinirsel Stil Transferi

Nöral Stil Transferi Nasıl Çalışır?

NST'nin arkasındaki temel fikir, yaygın olarak kullanılan VGG ağı gibi önceden eğitilmiş bir CNN'in ara katmanlarını hem içerik hem de stil temsillerini çıkarmak için kullanmaktır.

1. İçerik Temsili: CNN'in daha derin katmanlarından gelen aktivasyonlar görüntünün üst düzey içeriğini yakalamak için kullanılır. Orijinal içerik görüntüsünün içerik temsili ile üretilen görüntü arasındaki farkı en aza indirmek için bir kayıp fonksiyonu (içerik kaybı) tanımlanır. Bu, oluşturulan görüntünün içerik görüntüsünün konusunu korumasını sağlar. Özellik çıkarımını anlamak burada kilit önem taşır.
2. Stil Temsili: Stil, CNN'in birden fazla katmanındaki farklı özellik haritalarındaki aktivasyonlar arasındaki korelasyonlar analiz edilerek yakalanır. Genellikle bir Gram matrisi kullanılarak temsil edilen bu korelasyonlar, mevcut belirli nesnelerden bağımsız olarak doku, renk desenleri ve fırça darbesi benzeri özellikleri yakalar. Bir stil kaybı fonksiyonu, stil görüntüsünün stil temsili ile oluşturulan görüntü arasındaki farkı en aza indirir.
3. Optimizasyon: Gradyan inişi gibi bir optimizasyon algoritması, içerik kaybı ve stil kaybının ağırlıklı bir toplamı olan birleşik bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için bir başlangıç gürültü görüntüsünü (veya içerik görüntüsünün kendisini) iteratif olarak değiştirmek için kullanılır. Çıktı görüntüsünde uzamsal düzgünlüğü teşvik etmek için isteğe bağlı bir toplam varyasyon kaybı eklenebilir. Bu işlem, içeriği korurken stili etkili bir şekilde aktarır.

Temel Kavramlar ve Teknikler

NST büyük ölçüde derin öğrenme ve bilgisayarla görme (CV) kavramlarına dayanır:

• Önceden Eğitilmiş Modeller: Büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş CNN'lerin ( COCO üzerinde eğitilmiş modeller gibi) kullanılması çok önemlidir. Bu modeller hem içerik hem de stil çıkarımı için faydalı olan zengin hiyerarşik özellikleri zaten öğrenmiştir. Bu bir tür transfer öğrenmesidir.
• Özellik Alanları: Bir CNN'deki farklı katmanların farklı soyutlama seviyelerindeki özellikleri (erken katmanlarda kenarlar ve dokular, daha derin katmanlarda karmaşık nesne parçaları) yakaladığını anlamak NST için temeldir.
• Kayıp Fonksiyonları: İçerik ve stil kaybı fonksiyonlarının dikkatli tasarımı, optimizasyon sürecini istenen sanatsal çıktıya doğru yönlendirir.

Nöral Stil Transferi ve İlgili Görevler

NST'yi diğer CV görevlerinden ayırmak önemlidir:

• Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntünün tamamına tek bir etiket (örneğin, 'kedi', 'köpek') atar. NST, kategorizasyona değil, stile dayalı olarak görüntü görünümünü değiştirir. Ultralytics YOLO modelleri görüntü sınıflandırma görevlerini yerine getirebilir.
• Nesne Algılama: Sınırlayıcı kutular kullanarak bir görüntü içindeki nesneleri tanımlar ve konumlandırır. NST tüm görüntü stilini işlerken, nesne algılama, aşağıdakiler gibi belirli örneklere odaklanır Ultralytics YOLO11.
• Görüntü Segmentasyonu: Her piksele bir sınıf etiketi atar (semantik) veya nesne örneklerini piksel düzeyinde ayırt eder(örnek segmentasyonu). NST, piksel değerlerini sınıflandırmaya göre değil stile göre değiştirir. Karşılaştırma için Ultralytics segmentasyon görevlerine bakın.
• Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar): CycleGAN gibi GAN'lar da stil transferini genellikle daha hızlı ve bazen eşleştirilmiş örnekler olmadan gerçekleştirebilir, ancak klasik NST'nin optimizasyon tabanlı yaklaşımına kıyasla farklı ilkeler (alanlar arasında bir eşleme öğrenme) üzerinde çalışırlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

NST öncelikle yaratıcı alanlarda uygulama alanı bulmuştur:

• Sanatsal Yaratım: Prisma gibi mobil uygulamalar ve DeepArt.io gibi web platformları, kullanıcıların ünlü sanat stillerini fotoğraflarına kolayca uygulamalarına olanak tanır.
• Fotoğraf ve Video Düzenleme: Adobe Photoshop gibi profesyonel yazılımlar, gelişmiş sanatsal efektler için NST benzeri özellikler(Nöral Filtreler) içerir. Stil aktarımı kare kare veya video stil aktarımı için daha gelişmiş teknikler kullanılarak da uygulanabilir.
• Veri Artırma: NST, eğitim verilerinin stilistik olarak çeşitlendirilmiş versiyonlarını oluşturarak veri artırımı için kullanılabilir. Bu, nesne algılama veya görüntü sınıflandırma gibi görevler için eğitilen modellerin sağlamlığını ve genellemesini, onları daha çeşitli görsel stillere maruz bırakarak potansiyel olarak geliştirebilir ve potansiyel olarak aşırı uyumu azaltabilir. Daha fazla içerik için veri artırma kılavuzlarını keşfedin.
• Tasarım ve Moda: Yeni desenler üretme veya konsept tasarımlara doku uygulama.

Araçlar ve Kaynaklar

NST'nin uygulanması derin öğrenme çerçeveleri ile kolaylaştırılmıştır:

• PyTorch: NST modelleri oluşturmak ve optimize etmek için esneklik ve araçlar sunar. Resmi PyTorch NST öğreticisine bakın. Ultralytics modelleri PyTorch üzerine inşa edilmiştir, PyTorch entegrasyonumuza bakın.
• TensorFlow: Stil aktarımı için bir tane de dahil olmak üzere kapsamlı kütüphaneler ve öğreticiler sağlar. Ultralytics TensorFlow entegrasyonuna göz atın.
• Ultralytics HUB: Doğrudan NST'ye odaklanmasa da Ultralytics HUB, çeşitli CV modellerini eğitmek ve dağıtmak için araçlar sağlayarak NST aracılığıyla artırılmış verileri kullanabilen özel model eğitimi etrafındaki iş akışlarını basitleştirir.

Altta yatan mekanizmaları, özellikle de farklı CNN katmanlarının ve kayıp fonksiyonlarının rollerini anlamak, Sinirsel Stil Transferini etkili bir şekilde uygulamanın ve denemenin anahtarıdır. Daha fazla keşif, daha hızlı NST algoritmalarına ve video ve 3D modellere uzantılara bakmayı içerebilir.