基于深度学习的风格迁移算法研究任务书

 2022-01-07 09:01

全文总字数:1426字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

基于深度学习进行风格迁移任务,尽量生成拥有自然纹理的图像,代码实现算法并给出实验结果。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 学习卷积网络基本架构,研究不同网络带来的性能影响;

2. 学习生成对抗网络,研究不同的生成对抗网络对于风格迁移任务的影响;

3. 基于不同的数据集,提出有效的风格迁移模型框架,并给出具体算法;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1) 2019/12/20—2020/1/20:查阅参考文献,明确选题;

(2) 2020/1/21—2020/3/7:进一步阅读文献,并分析和总结;确定技术路线,完成并提交开题报告;

(3) 2020/3/8—2020/4/26:需求分析,提出优化算法,分析、比较或实现等;

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4. 主要参考文献

[1] Gatys L A, Ecker A S,Bethge M. A neural algorithm of artistic style [J].arXiv preprint arXiv: 1508.06576, 2015

[2] Liao Jing, Yao Yuan,Yuan Lu, et al. Visual attribute transfer through deep image analogy [J]. arXivpreprint arXiv: 1705. 01088, 2017

[3] Johnson J, Alahi A, Li Feifei. Perceptuallosses for real-time style transfer and super-resolution [C]// Proc of EuropeanConference on Computer Vision. [S. I. ] : Springer Press, 2016

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