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针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95%的参数数量,降低了22%以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格。
基于卷积神经网络的图像风格迁移算法研究
【摘 要】
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针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95%的参数数量,降低了22%以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格。
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽理工大学电气与信息工程学院
【出 处】
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合肥学院学报(综合版)
【发表日期】
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2021年02期
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(2018YFC0604502),安徽省青年科学基金资助项目(1808085QE157)资助
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