[发明专利]基于均值标准差的图像迁移方法在审
| 申请号： | 202111035198.3 | 申请日： | 2021-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN113837926A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 叶汉民;李志波;蒲立力 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于均值标准差的图像迁移方法，该方法构造了特征空间来存储不同滤波器的特征信息，在不同网络层实现不同的归一化统计量，从而更好地获得多尺度和稳定的特征，不需要对真实数据进行训练，可灵活进行风格转移。根据CNN理论分析，在此基础对高层网络重构的特征信息进建提取，去除FC层和soft‑max层来提高运行效率。实验结果表明本文均值标准差算法在进行风格迁移过程中性能优于Gram算法，风格转移的扭曲效果小，时间运行效率提高了30倍左右。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 均值 标准差 图像 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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