14、基于文本注意力和姿态引导的多级网络及草图密度控制的草图图像风格迁移

基于文本注意力和姿态引导的多级网络及草图密度控制的草图图像风格迁移

在计算机视觉和图像处理领域，有两项重要的技术值得关注，一是基于文本注意力和姿态引导的多级网络用于人物图像检索，二是基于草图密度控制的草图图像风格迁移。下面将详细介绍这两项技术。

基于文本注意力和姿态引导的多级网络

该技术旨在提升人物图像检索能力。其核心在于通过文本注意力和姿态引导注意力来强化重要的文本描述信息。以下是其具体步骤：
1. 特征提取与划分 ：提取更精确的文本描述特征，并将其划分为对应行人局部区域的文本描述特征。
2. 特征对齐 ：多级网络在不同级别上对齐不同模式之间的特征，从而提高人物图像检索能力。
3. 实验验证 ：在CUHK - pedes和ICFG - pedes数据集上进行了广泛的对比试验和消融研究，证明了该模型的有效性。

基于草图密度控制的草图图像风格迁移

研究背景

近年来，基于深度学习的算法使计算机生成艺术作品变得可行且流行。图像风格迁移是其中一种主要方式，而草图图像风格迁移作为其分支，旨在将给定艺术图像的风格迁移到草图图像上，让草图图像具有相同的艺术风格，同时保留原始草图内容。然而，以往的方法存在一些问题，如难以确定参考艺术图像的纹理或笔触在风格迁移中应涉及的程度。

研究贡献

1. 提出新方法 ：提出了一种新颖的草图图像风格迁移方法，根据草图图像的密度生成自适应的风格化结果，能够处理真实照片写实和艺术风格迁移任