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公开(公告)号：CN110570377A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910859664.6
申请日：2019-09-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组归一化的快速图像风格迁移方法，步骤为：将输入图像x输入到生成器网络中，生成图像yk并进行输出；将输出图像yk与原内容图像yc输入到损失网络中，计算得到内容损失函数；将输出图像yk与原风格图像ys输入到损失网络中，计算得到风格损失函数；将内容损失函数和风格损失函数线性组合成一个新的损失函数作为总损失函数；使用MS-COCO数据集作为内容图像进行训练；得到风格迁移后的结果图像。本发明通过组归一化代替批归一化，显著提高深度神经网络的性能，在图像风格迁移工作中使得模型收敛速度加快，得到高质量的图像，在构建快速图像风格迁移模型时采用生成器网络和损失网络相结合的架构，以达到实时性的目的。
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