trình bày tính đặc trưng, cấu trúc và chức năng của NST

NST (Neural Style Transfer) là một thuật toán sử dụng trong lĩnh vực xử lý ảnh để chuyển đổi nội dung và phong cách của hai hình ảnh khác nhau.
Đặc trưng, cấu trúc và chức năng của NST được trình bày như sau:
1. Tính đặc trưng: NST sử dụng mô hình mạng nơ-ron sâu (deep neural network) để học các đặc trưng của hình ảnh. Thông qua việc huấn luyện trên một bộ dữ liệu lớn, mô hình học cách phát hiện các đặc trưng cơ bản như cạnh, màu sắc, hình dạng, v.v. Từ đó, nó có khả năng phân tích và tái tạo các đặc trưng tương tự trong quá trình chuyển đổi hình ảnh.
2. Cấu trúc: NST thường sử dụng mô hình mạng nơ-ron sâu có kiến trúc convolutional neural network (CNN) như VGG16 hoặc ResNet. Mạng CNN này có nhiều lớp tích chập (convolutional layer) và lớp kích hoạt phi tuyến (non-linear activation layer) để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh.
3. Chức năng: NST có hai chức năng chính là chuyển đổi nội dung và chuyển đổi phong cách.
- Chuyển đổi nội dung: NST giữ nguyên nội dung chính của hình ảnh gốc và chuyển đổi phong cách của nó thành phong cách từ hình ảnh mẫu. Quá trình này được thực hiện bằng cách tối ưu hóa một hàm mất mát để đảm bảo rằng các đặc trưng cấp cao của hình ảnh gốc và hình ảnh mẫu tương tự nhau.
- Chuyển đổi phong cách: NST trích xuất các đặc trưng phong cách từ hình ảnh mẫu và áp dụng chúng lên hình ảnh gốc. Quá trình này cũng được thực hiện bằng cách tối ưu hóa một hàm mất mát để đảm bảo rằng hình ảnh mới có phong cách tương tự hình ảnh mẫu.

Tóm lại, NST sử dụng mạng nơ-ron sâu để học và áp dụng các đặc trưng của hình ảnh để chuyển đổi nội dung và phong cách giữa hai hình ảnh khác nhau.