典型文献
基于深度神经网络的图像风格化方法综述
文献摘要：
图像风格化旨在通过风格化模型,将一幅图像在保持语义内容不变的同时从一种风格转换到另一种风格.鉴于深度神经网络强大的特征提取和表达能力,学者们先后提出各种基于深度神经网络的图像风格化方法.文中根据风格的定义方式,将基于深度神经网络的图像风格化方法划分为基于参考的图像风格化方法和基于域的图像风格化方法,并对相关文献进行归纳梳理.与已有相关综述不同,文中只研究基于深度神经网络的图像风格化方法,从风格定义的角度进行详尽全面的分类.最后总结目前代表性工作在图像风格化任务常用数据集上的实验结果,分析现有方法存在的问题,并基于这些问题展望未来工作.
文献关键词：
图像风格化;深度神经网络;基于域的图像风格化;基于参考的图像风格化
中图分类号：
作者姓名：
涂鹏琦;高常鑫;桑农
作者机构：
华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]涂鹏琦;高常鑫;桑农-.基于深度神经网络的图像风格化方法综述)[J].模式识别与人工智能,2022(04):333-347
A类：
基于参考的图像风格化,基于域的图像风格化
B类：
深度神经网络,方法综述,一幅,语义内容,风格转换,换到,表达能力,定义方式,详尽,前代,展望未来,未来工作
AB值：
0.137991
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