《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于深度学习的图像风格迁移研究综述

Survey of image style transfer based on deep learning

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作者 陈淑環,韦玉科,徐乐,董晓华,温坤哲
机构 广东工业大学 计算机学院,广州 510006
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文章编号 1001-3695(2019)08-002-2250-06
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0270
摘要 为推进基于深度学习的图像风格迁移的技术研究,对目前基于深度学习的图像风格迁移的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。回顾了非参数的图像风格迁移,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理和方法,分析了图像风格迁移在相关领域中的应用前景,最后总结了基于深度学习的图像风格迁移目前存在的问题与未来的研究方向。
关键词 图像风格迁移; 深度学习; 迁移学习; 纹理合成
基金项目 广东省省级科技计划资助项目(2014A040402007)
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2019-08-002.html
英文标题 Survey of image style transfer based on deep learning
作者英文名 Chen Shuhuan, Wei Yuke, Xu Le, Dong Xiaohua, Wen Kunzhe
机构英文名 School of Computer Science,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China
英文摘要 In order to promote the technology research of image style transfer based on deep learning, this paper summarized and discussed the current major methods and representative work. Firstly, this paper reviewed the non-parametric image style transfer, and introduced the basic principles and methods of image style transfer based on deep learning, and analyzed the application prospect of image style transfer technology in related fields. At last, this paper summarized the existing problems and future research directions of image style transfer based on deep learning.
英文关键词 image style transfer; deep learning; transfer learning; texture synthesis
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收稿日期 2018/5/2
修回日期 2018/6/19
页码 2250-2255
中图分类号 TP391
文献标志码 A