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一种基于VGG神经网络实现图像风格迁移的方法

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针对使用传统非参数手工演算方法实现图像风格迁移过程较为复杂、时间漫长且迁移效果不理想等不足,提出了一种利用CNN原理并在AlexNet模型上改进的VGG神经网络模型,将该模型与Tensor⁃Flow2深度学习框架相结合可快速实现图像风格迁移.实验结果表明,采用VGG图像风格迁移技术的两组实验VGG-16和VGG-19都能较好地完成图像风格迁移任务,迁移后的图像既保证了内容图像的完整性还具有风格图像的色彩、纹理等特征,且以VGG-19神经网络模型表现效果最佳.
A Method of Realizing Image Style Transfer Based on VGG Neural Network

谢志明、刘少锴、蔡少霖

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汕尾职业技术学院工程学院,汕尾 516600

图像风格迁移 神经网络模型 TensorFlow2 VGG-19

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2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.14.014

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(14)
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