基于卷积神经网络的图像风格迁移研究

摘要：

为解决图像风格迁移效果不理想的问题,在卷积神经网络的基础上对风格转换网络进行改进.首先,在下采样模块中加入注意力机制;然后,在下采样模块与上采样模块中间加入残差网络以加深网络深度;最后,将加入双通道注意力的迁移效果图与原VGG迁移效果进行比较,并引入SSIM和PSNR 2 个评价指标以及网络迭代速度进行对比.实验结果表明,加入双通道注意力之后的迁移效果和网络迭代速度均有所提升.

关键词：图像风格迁移、卷积神经网络、注意力机制、残差网络

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：35-38