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基于卷积神经网络的图像风格迁移算法综述
文献摘要：
早期的图像风格迁移算法大都采用非参数化的方法来实现风格迁移,存在明显的局限性.随着卷积神经网络的迅速崛起,Gatys等人提出了基于卷积神经网络的图像风格迁移算法.在此基础上,众多学者对该算法的效率进行了一系列调整和优化,提出了适用多风格迁移的单一模型和任意风格迁移模型,并进行了扩展.当前研究还存在图像风格迁移质量不高,大多数模型存在特异性,其语义层次还有待提高等问题,这些也是未来需要发展的方向.
文献关键词：
图像风格迁移;卷积神经网络;图像处理;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
刘冰
作者机构：
闽南师范大学 教育科学学院,福建 漳州 363000
文献出处：
引用格式：
[1]刘冰-.基于卷积神经网络的图像风格迁移算法综述)[J].新疆师范大学学报（自然科学版）,2022(04):1-7
A类：
Gatys
B类：
图像风格迁移,非参数,参数化,列调,调整和优化,多风格,迁移模型,语义层次,发展的方向
AB值：
0.182392
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