论文总结 - Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

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本文详细介绍了Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks论文，该论文提出了一种利用深度卷积神经网络进行图像风格迁移的新算法。通过VGG-19网络提取图像内容和风格特征，使用网络归一化、平均池化等方法，优化内容和风格的误差方程，实现图像的艺术风格转换。内容特征在高级卷积层中提取，风格特征则综合多个卷积层的correlation。通过调整内容和风格权重，可以得到不同效果的风格迁移图像。然而，当前方法存在渲染时间长和风格特征提取不理想等问题。

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读论文学算法

Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks


论文作者：Leon A.Gates, Alexander S.Ecker, Matthias Bethge


1 综述

现阶段存在的问题：目标图像被提取的content feature为低等级特征。


论文目标：提取资源图像的风格特征以及目标图像的高级特征进行渲染。


解决手段：新算法 - A Neural Algorithm of Artistic Style, 利用深层卷积神经网络系统（DCNN）进行风格以及内容提取。


2 实现细节

2.1. 深度图像表示

利用VGG-19网络提取图像特征，且网络进行了调整。

a. Network Normalization by scaling the weights.

b. 未使用全连接层.

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