[发明专利]一种基于语义分割和深度学习的图片背景风格迁移方法有效
| 申请号： | 202010043890.X | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111242841B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;郑鑫磊;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T7/11;G06T7/194;G06N3/0464;G06F3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于语义分割和深度学习的图片背景风格迁移方法。本发明首先选择内容图片和风格图片并进行图片预处理；然后通过ResNet网络由内容图片和风格图片直接计算的到一张相对比较接近结果的图片；然后通过VGG‑19网络获得风格约束和内容约束，根据损失函数进行梯度下降，通过多次迭代的方式获得背景风格迁移结果，最后将迁移结果放回图片上。本发明速度提高了上百倍，可扩展性强，对局部区域进行风格迁移，保留了图像主体内容，以达到突出主体，增强图像艺术表现力的效果，代码易读性和可移植性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 分割 深度 学习 图片 背景 风格 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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