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Task09：目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1
一、目标检测基础
二、图像风格迁移
样式迁移（style transfer）
小结
样式迁移常用的损失函数由3部分组成：内容损失使合成图像与内容图像在内容特征上接近，样式损失令合成图像与样式图像在样式特征上接近，而总变差损失则有助于减少合成图像中的噪点。
可以通过预训练的卷积神经网络来抽取图像的特征，并通过最小化损失函数来不断更新合成图像。
用格拉姆矩阵表达样式层输出的样式。
练习
选择不同的内容和样式层，输出有什么变化？
调整损失函数中的权值超参数，输出是否保留更多内容或减少更多噪点？
替换实验中的内容图像和样式图像，你能创作出更有趣的合成图像吗？
三、图像分类案例1
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