【摘 要】
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伴随着人工智能的不断发展,图像风格迁移逐渐成为了深度学习的热门研究内容。图像风格迁移把计算机技术与艺术的创作联系在了一起,使得计算机也可以进行艺术创作。风格迁移技术的发展,使得工业领域对于这项技术的应用也日趋频繁。图像风格迁移技术在商业价值和艺术创作方面都有着广阔前景和发展空间。从风格迁移技术的起源非真实感绘制技术开始,这项技术就是在一整张图片上进行的。虽然也有很多的只针对的图片部分区域进行风格迁
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伴随着人工智能的不断发展,图像风格迁移逐渐成为了深度学习的热门研究内容。图像风格迁移把计算机技术与艺术的创作联系在了一起,使得计算机也可以进行艺术创作。风格迁移技术的发展,使得工业领域对于这项技术的应用也日趋频繁。图像风格迁移技术在商业价值和艺术创作方面都有着广阔前景和发展空间。从风格迁移技术的起源非真实感绘制技术开始,这项技术就是在一整张图片上进行的。虽然也有很多的只针对的图片部分区域进行风格迁移的需求,但是关于这方面的研究始终较少。本文将语义分割算法引入了图像风格迁移的应用中,同时构建了一种更加适合于风格迁移的网络结构。实现了可以对图片的部分区域进行风格迁移的算法,并且在单独的风格迁移效果方面要优于传统算法。要完成这项任务需要完成语义分割和风格迁移两个步骤。语义分割任务需要从图片中提取出要目标对象。所以我们首先构建Mask R-CNN,采用深度残差网络和特征金字塔网络作为模型的主干特征提取网络,然后通过区域推荐网络动态生成建议框,最后完成目标的检测、分类和掩模图像的生成。并在我们标注好的简单物体数据集上进行训练后,完成将风格迁移的对象单独提取出来的任务。风格迁移任务则对目标对象进行图像风格迁移。传统的风格迁移算法部分使用的是在Imagenet数据集上预训练好的VGG19网络,并没有专门用来实现风格迁移的网络。本文在对目前深度学习领域常用的几种卷积神经网络模型进行了大量的风格迁移实验之后,从而构建了一种适用于图像风格迁移的网络模型。相较于其他的预训练卷积神经网络模型使得迁移结果既条纹清晰又不会产生太大的扭曲,并且减少了 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。图44表5参65
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