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本文运用深度学习算法将图像内容和风格进行分离,选择原有图像内容与艺术作品的图像风格,采用VGG19模型和计算机数据第三方库,计算得到初始内容与风格总损失;通过不断优化迭代,尽可能降低总损失数值,进而实现图像风格转换。
基于卷积神经网络的梵高作品风格转换
【摘 要】
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本文运用深度学习算法将图像内容和风格进行分离,选择原有图像内容与艺术作品的图像风格,采用VGG19模型和计算机数据第三方库,计算得到初始内容与风格总损失;通过不断优化迭
【机 构】
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中国石油大学（华东）
【出 处】
：
电子技术与软件工程
【发表日期】
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2019年10期
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