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下采样迭代和超分辨率重建的图像风格迁移
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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。 展开更多
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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