基于卷积神经网络的梵高作品风格转换

作     者：赵丽飞 余航 谢清涛 王新宇 刘宝弟 

作者机构：中国石油大学(华东)山东省青岛市266000 

基　　金：大学生创新创业训练计划资助 

出 版 物：《电子技术与软件工程》 (ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING)

年 卷 期：2019年第10期

页      码：54-54页

摘      要：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。

主 题 词：深度学习 卷积神经网络 图像风格 转换 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203673257...