Для выполнения алгоритма Style Transfer действительно необходима предобученная сверточная сеть. Давайте разберем, почему это так.

Style Transfer — это метод, который позволяет переносить стиль одной картинки (например, картины) на содержание другой картинки (например, фотографии). Этот процесс требует глубокого понимания как содержания, так и стиля, что достигается с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).

• Извлечение признаков: Предобученные сети, такие как VGG19, обучены на больших наборах данных (например, ImageNet) и могут эффективно извлекать важные признаки из изображений. Эти признаки включают в себя как низкоуровневые (например, края, текстуры),так и высокоуровневые (например, формы и объекты).
• Качество результата: Использование предобученной сети позволяет получить более качественные и эстетически приятные результаты. Она уже "знает", как выделять характеристики стиля и содержания, что делает процесс переноса более эффективным.
• Экономия времени: Обучение сети с нуля требует больших вычислительных ресурсов и времени. Использование предобученной модели позволяет сэкономить эти ресурсы и сосредоточиться на самом переносе стиля.

Если вы возьмете необученную сверточную сеть, она не будет иметь необходимых знаний для извлечения признаков, что приведет к плохому качеству результата. Сеть не сможет правильно интерпретировать содержание и стиль изображений, и, как следствие, перенос будет выглядеть неестественно и некачественно.

Таким образом, для успешного выполнения алгоритма Style Transfer необходимо использовать предобученную сверточную сеть. Это обеспечивает качество и эффективность процесса переноса стиля.