计算机软件及计算机应用论文_低算力深度学习

文章摘要:图像的风格转换技术目前已经成为计算机视觉领域的一个新的研究热点，并取得了惊人的效果。但由于卡通艺术风格不同于大部分艺术风格的特点，目前针对卡通风格的图像转换方法仍有巨大的改进空间。本文在深入研究图像风格迁移的基础下，提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下卡通图像风格迁移训练的生成式对抗网络。首先利用VGG网络提取图片先验信息实现学习过程加速；其次裁剪CartoonGAN模型，在保证效果的基础上使得低性能计算条件下的网络收敛成为可能，最后设计合理的损失函数，保证整体风格化效果。本文基于Tensorflow2.0构建实验平台，通过对实验结果分析可发现方法的迁移效果好，稳定性强，且收敛时间短。研究对算法的参数和初始化方法给出了相关讨论，并提出了进一步的解决方案。

文章关键词:风格迁移,深度学习,生成式对抗网络,卡通风格化,

作者单位:1. 北京师范大学人工智能学院 

论文分类号: TP391.41;TP18

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文章来源：《哈尔滨师范大学社会科学学报》 网址: http://www.hebsfdxshkxxb.cn/qikandaodu/2021/0907/1454.html