典型文献
一种基于VGG神经网络实现图像风格迁移的方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
图像风格迁移;神经网络模型;TensorFlow2;VGG-19
中图分类号：
作者姓名：
谢志明;刘少锴;蔡少霖
作者机构：
汕尾职业技术学院工程学院,汕尾 516600
文献出处：
引用格式：
[1]谢志明;刘少锴;蔡少霖-.一种基于VGG神经网络实现图像风格迁移的方法)[J].现代计算机,2022(14):83-87
A类：
Flow2
B类：
VGG,图像风格迁移,非参数,演算,迁移过程,迁移效果,AlexNet,深度学习框架,快速实现,迁移技术,成图,既保证,TensorFlow2
AB值：
0.254011
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