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基于空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藝術(shù)圖像風格重建算法

作者:吳德軍; 沈整 江漢大學外國語學院; 江漢大學計算機綜合創(chuàng)新實驗室; 湖北武漢430056

摘要:針對普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征能力表現(xiàn)欠佳的問題,提出一種利用空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對藝術(shù)圖像和照片做融合重建的算法。通過設(shè)計不同融合程度的損失函數(shù)實現(xiàn)對藝術(shù)圖像紋理信息和照片中內(nèi)容表現(xiàn)的特征提取,利用隨機梯度下降算法對整體的損失函數(shù)做迭代改進,實現(xiàn)藝術(shù)圖像風格和內(nèi)容的融合重建。實驗結(jié)果表明,文中方法相比于使用普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合特征的方法具有更高的可靠性和更優(yōu)秀的表現(xiàn)。

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