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python3 Repaso_Aula_28.py
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Ejercicio sencillo para Aula-28.
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Queremos generar un módulo para posteriores entrenamientos utilizando transferencia de aprendizaje.

A nuestro módulo lo llamaremos:MODULO-HIM.h5
Lo guardaré en esta ruta de mi ordenador: save_path = "/home/margarito/python/MODULO-HIM.h5"

Suponemos que en nuestro ordenador tenemos las imagenes de entrenamiento, que deberán guardar básicamente según este este esquema. En el caso de mi ordenador sería el siguiente:

/home/margarito/python/HIM/
|-- train/
| |-- dog/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- flores/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- ...
|
|-- test/
| |-- dog/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- flores/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- ...

Epoch.
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Epoch 1/10
2/2 [==============================] - 3s 615ms/step - loss: 0.6765 - accuracy: 0.5472
Epoch 2/10
2/2 [==============================] - 2s 875ms/step - loss: 0.6293 - accuracy: 0.5660
Epoch 3/10
2/2 [==============================] - 2s 566ms/step - loss: 0.5859 - accuracy: 0.6415
Epoch 4/10
2/2 [==============================] - 2s 880ms/step - loss: 0.5429 - accuracy: 0.8491
Epoch 5/10
2/2 [==============================] - 2s 571ms/step - loss: 0.5003 - accuracy: 0.8679
Epoch 6/10
2/2 [==============================] - 2s 564ms/step - loss: 0.4556 - accuracy: 0.8868
Epoch 7/10
2/2 [==============================] - 2s 889ms/step - loss: 0.4191 - accuracy: 0.8868
Epoch 8/10
2/2 [==============================] - 2s 864ms/step - loss: 0.3714 - accuracy: 0.8491
Epoch 9/10
2/2 [==============================] - 2s 884ms/step - loss: 0.3436 - accuracy: 0.9057
Epoch 10/10
2/2 [==============================] - 2s 869ms/step - loss: 0.3403 - accuracy: 0.9245



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El ejercicio es realizado en plataforma Linux.
Concretamente en:Ubuntu 20.04.6 LTS.
Fue editado con:Sublime text.
Ejecución bajo consola Linux:python3 Repaso_Aula_28.py
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Exponemos aquí un ejemplo de redes neuronales convolucionales CNN,
basadas en transferencia de estilo. Partiendo de una imagen original, y otra imagen que dará
la forma del estilo(en nuestro caso, un cuadro de Picaso), construiremos otra, basada en las dos anteriores.

El programa que citamos aquí está basado en en un ejemplo
del blog RUBENJROMO
https://rubenjromo.com/
Modificados algunos parámetros.
Editado y ejecutado en GoogleColab.
Archivos de muestra, alojados en DRIVE.
https://drive.google.com/

Modelo vgg19-dcbb9e9d.pth bajado de:
"https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth

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Las redes neuronales convolucionales (CNN) y la transferencia de estilo son conceptos distintos en el campo del aprendizaje profundo, pero a veces se combinan para lograr resultados interesantes en el procesamiento de imágenes. Aquí hay una breve descripción de cada uno:

Redes Neuronales Convolucionales (CNN):

Las CNN son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos de rejilla, como imágenes. Utilizan capas de convolución para extraer características relevantes de la imagen de entrada.
La convolución implica el uso de filtros o kernels que se deslizan sobre la imagen para realizar operaciones locales, lo que permite detectar patrones específicos, como bordes, texturas o formas.
Están compuestas por capas convolucionales, capas de activación (como la ReLU), capas de agrupación (pooling) y capas completamente conectadas.
Transferencia de Estilo:

La transferencia de estilo es una técnica que utiliza redes neuronales para combinar el contenido de una imagen con el estilo de otra imagen de manera creativa.
Se basa en la idea de separar el contenido y el estilo de una imagen. La información de contenido se extrae de una imagen de referencia, mientras que el estilo se toma de otra imagen.
La red neuronal intenta generar una nueva imagen que conserve el contenido de una imagen de entrada pero adopte el estilo de otra imagen de referencia.
Cuando se combinan estas dos ideas, se puede aplicar la transferencia de estilo utilizando una CNN. La idea es utilizar una red preentrenada, como VGG16 o VGG19, para extraer tanto el contenido como el estilo de las imágenes. Luego, se optimiza una nueva imagen para que coincida con el contenido de una imagen de entrada y el estilo de otra imagen de referencia. Este proceso permite crear imágenes que fusionan el contenido de una imagen con el estilo artístico de otra.

En resumen, las CNN son arquitecturas de redes neuronales diseñadas para el procesamiento de imágenes, mientras que la transferencia de estilo es una técnica que utiliza redes neuronales para combinar el contenido y el estilo de diferentes imágenes. Al aplicar la transferencia de estilo con una CNN, se pueden lograr resultados visualmente atractivos y creativos.