摘要
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.
基金项目
广东省普通高等学校重点领域专项(2021ZDZX1101)
广东省普通高等学校重点领域专项(2021ZDZX3041)
中国高校产学研创新基金新一代信息技术创新项目(2020ITA03032)
广东省普通高等学校创新团队项目(2020KCXTD045)
广东省教育科学规划课题高等教育科研专项(2021GXJK515)
广东省教育科学规划课题高等教育科研专项(2021GXJK589)
NETL
NSTL
维普
万方数据