gatys在图像风格迁移算法中选取的哪几层来提取风格

Gatys等人在2015年的论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》中提出的图像风格迁移算法使用的是VGG网络，其中选用了VGG网络的conv1_1、conv2_1、conv3_1、conv4_1和conv5_1五个卷积层来提取风格信息。

具体来说，Gatys等人通过将原始图像和风格图像输入到VGG网络中，并分别计算出它们在conv1_1、conv2_1、conv3_1、conv4_1和conv5_1这五个卷积层上的特征表示。然后，通过计算这些特征表示之间的Gram矩阵来捕捉图像的纹理信息，进而得到图像的风格表征。

这种基于Gram矩阵的方法可以有效地捕捉图像的纹理信息，从而实现更加准确的图像风格迁移。不过需要注意的是，不同的网络结构和层数，以及不同的Gram矩阵计算方式，可能会对最终的风格迁移效果产生影响，需要根据具体问题进行调整和优化。