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下采样迭代和超分辨率重建的图像风格迁移
1
作者
周浩
周先军
邱书畅
《湖北工业大学学报》
2020年第1期25-28,共4页
提出一种基于下采样迭代和超分辨率重建的图像风格转移算法,即在输入端对输入图像进行下采样,以加速整个图像风格迁移网络的迭代速度,在输出端进行超分辨率的重建,最终输出高分辨率的图像。实验结果表明,该方法减少了整个网络的迭代时间...
提出一种基于下采样迭代和超分辨率重建的图像风格转移算法,即在输入端对输入图像进行下采样,以加速整个图像风格迁移网络的迭代速度,在输出端进行超分辨率的重建,最终输出高分辨率的图像。实验结果表明,该方法减少了整个网络的迭代时间,输出的超分辨率图像也有较好效果。
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关键词
深度学习
图像风格迁移
图像下采样
超分辨率重建
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职称材料
题名
下采样迭代和超分辨率重建的图像风格迁移
1
作者
周浩
周先军
邱书畅
机构
湖北工业大学湖北省电网智能控制与装备工程技术研究中心
湖北工业大学电气与电子工程学院
出处
《湖北工业大学学报》
2020年第1期25-28,共4页
文摘
提出一种基于下采样迭代和超分辨率重建的图像风格转移算法,即在输入端对输入图像进行下采样,以加速整个图像风格迁移网络的迭代速度,在输出端进行超分辨率的重建,最终输出高分辨率的图像。实验结果表明,该方法减少了整个网络的迭代时间,输出的超分辨率图像也有较好效果。
关键词
深度学习
图像风格迁移
图像下采样
超分辨率重建
Keywords
deep learning
image style transfer
image downsampling
super-resolution reconstruction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
下采样迭代和超分辨率重建的图像风格迁移
周浩
周先军
邱书畅
《湖北工业大学学报》
2020
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