基于线描技术的照片两阶段卡通化技术源码发布

资源摘要信息:"Two-stage-Photograph-Cartoonization-via-Line-Tracing: 该资源是关于通过线描实现的照片卡通化技术的开源实现，主要基于PyTorch框架，并已获得Pacific Graphics 2020论文的有条件接受。其包含完整的源代码，可以用来训练和测试两阶段照片卡通化模型。 该技术将照片卡通化过程分为两个阶段，首先通过线描提取图像特征，然后在此基础上进行卡通化。该过程依赖于深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）模型，以实现从传统照片到卡通风格的转换。 为了运行该源代码，系统配置需要满足以下要求： - 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS - 硬件环境：CPU 或者带有CUDA CuDNN支持的NVIDIA GPU - 软件环境： - Python版本：3.7.9 - PyTorch版本：1.7.1 - torchvision版本：0.8.2 - visdom版本：0.1.85（用于可视化训练损失图和视觉结果） - dominate版本：2.4.0 - pillow版本：8.0.1 - numpy版本：1.19.2 - scipy版本：1.1.0 在训练过程中，如果要实时查看训练损失图和视觉结果，需要运行`python -m visdom.server`命令，并通过在命令下方显示的URL访问。训练模型的命令格式为`python3 train.py --dataroot ./datasets/training_datasets --name Two_Stage_Cartoonization --model T`，其中`--dataroot`指定了训练数据集的路径，`--name`设置了训练模型的名称，而`--model`后跟的是模型名称参数。 源代码的文件名称列表为：Two-stage-Photograph-Cartoonization-via-Line-Tracing-master，表明该资源的文件结构可能包含多个子目录和文件，以支持两阶段的照片卡通化模型训练与测试。 总体来说，该资源不仅为研究者和开发者提供了在照片卡通化领域进行实验的工具，同时也鼓励了开源共享文化，使得学术界和工业界的相关人员可以访问和改进这些技术。" 知识点包括： - PyTorch框架的应用，PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域。 - 照片卡通化技术，一种通过算法将照片转换成卡通风格的艺术效果的方法。 - 线描技术，在图像处理中指提取出图像中的边缘特征，常用于图像风格转换。 - 两阶段处理过程，这是一种分步骤的方法，在这种情况下，它分两个阶段将照片转换为卡通化效果。 - CUDA与CuDNN，是NVIDIA提供的用于GPU计算的平台和库，用于加速深度学习训练过程。 - Python编程语言以及其在数据科学和AI领域的重要作用。 - visdom工具的使用，它用于在机器学习和深度学习实验中实时可视化训练过程。 - 详细的系统配置需求，包括操作系统、Python版本、PyTorch版本、其他相关依赖库的版本等。 - 训练命令参数的解析，指导用户如何使用该工具训练自己的模型。 - 开源软件的文化和价值，促进技术进步与知识共享。