基于VGG-19神经网络模型的图像风格迁移

吴子扬; 贺丹; 李映琴

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基于VGG-19神经网络模型的图像风格迁移

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图像风格迁移技术是计算机视觉中的重点技术,传统的图像风格迁移技术采用手工演算的方式,计算过程复杂,计算时间漫长,图像风格迁移效果不理想.随着人工智能技术在计算机视觉领域的应用逐步广泛,利用VGG-19神经网络模型,结合Google人工智能开源框架TensorFlow设计快速图像风格迁移算法.实验表明,采用VGG-19神经网络模型的图像风格迁移技术,不仅实现了原始内容图像与风格图像的完美结合,也极大提高了图像风格迁移的效率.

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来源
《微计算机信息》 |2021年第13期|171-173|共3页
作者
吴子扬; 贺丹; 李映琴;
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作者单位

东莞理工学院城市学院广东东莞 523419;

东莞理工学院城市学院广东东莞 523419;

东莞理工学院城市学院广东东莞 523419;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
神经网络模型; VGG-19; 图像风格迁移; TensorFlow;

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