[发明专利]一种可实时运行的图像风格化方法有效
| 申请号： | 201611070424.0 | 申请日： | 2016-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN106886975B | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | 陈伟杰 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510640 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可实时运行的图像风格化方法，包括步骤：使用Squeeze‑Net中提出的fire模块来组成生成网络的编码部分，用解卷积层组成生成网络的解码部分；用VGG19中的conv1_1至conv5_1卷积层组成判别网络；通过构建生成对抗网络进行半监督学习；在保证生成网络的图片合成能力不变的前提下，用卷积核低秩分解的方法对解卷积层进行扁平化分解，进行降维以及去冗余，再用网络剪枝以及参数量化的方法对整个生成网络进一步加速与压缩。本发明首次将Fire模块和Flat‑Deconv模块用于生成网络，同时在编解码的时候融合了多尺度信息，这样，在保证生成网络满足一定合成能力的同时，使其轻量化，从而更适合应用于移动端。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 实时 运行 图像 风格 方法 | ||
【主权项】：
1.一种可实时运行的图像风格化方法，其特征在于，包括步骤S1：使用Squeeze‑Net中提出的fire模块来组成生成网络的编码部分，用解卷积层组成生成网络的解码部分；S2：用VGG19中的conv1_1至conv5_1卷积层组成判别网络；S3：通过构建生成对抗网络进行半监督学习；S4：在保证生成网络的图片合成能力不变的前提下，用卷积核低秩分解、网络剪枝和参数量化的方法对生成网络进行进一步的加速和压缩。
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