【摘 要】
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在深度学习理论被提出后,卷积神经网络的表征学习能力得到了关注,并随着数值计算设备的更新得到发展,现已成功应用于大型图像处理领域.针对Gatys等人提出的图像风格迁移,首先提出了使用卷积神经网络实现陶瓷图像风格迁移,并采用了适合于陶瓷风格迁移的卷积神经网络结构,从而实现了陶瓷图像的风格迁移,满足于人们审美的需求.
【机 构】
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潍坊理工学院 新松机器人学院 山东 潍坊 261000;潍坊理工学院 新松机器人学院 山东 潍坊 261000
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在深度学习理论被提出后,卷积神经网络的表征学习能力得到了关注,并随着数值计算设备的更新得到发展,现已成功应用于大型图像处理领域.针对Gatys等人提出的图像风格迁移,首先提出了使用卷积神经网络实现陶瓷图像风格迁移,并采用了适合于陶瓷风格迁移的卷积神经网络结构,从而实现了陶瓷图像的风格迁移,满足于人们审美的需求.
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