基于卷积神经网络的图像风格转换 毕业设计 完整代码+报告

简介：
本毕业设计项目采用卷积神经网络技术实现图像风格转换，并提供完整代码与详细报告。项目深入探讨了CNN在艺术化图像处理中的应用，为研究者和开发者提供了宝贵资源。 本段落主要复现了两篇关于图像风格迁移的论文：一是发表于CVPR 2016年的《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》，这是该领域的开创性工作；二是探讨实时多风格图像迁移的《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》。这两篇论文采用的速度、多样性及损失值作为评估标准，但这些指标并不能全面反映图像风格迁移的效果。因此，我们参考了《Quantitative Evaluation of Style Transfer》，尝试对这两种方法进行定性评价。 基于卷积神经网络的图片风格迁移的方法主要借鉴的是发表在CVPR 2016的一篇论文《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》。随着深度卷积神经网络的发展，强大的计算机视觉系统得以建立，可以从图像中学习提取高层次语义信息，并应用于图片风格迁移任务中。因此，在进行图片风格迁移时，我们利用卷积神经网络来学习和重构图像的一般特征表示。