基于改進(jìn)DeepLabv3+與CycleGAN的圖像風(fēng)格遷移研究

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摘 要：CycleGAN的優(yōu)勢(shì)就是在沒(méi)有成對(duì)訓(xùn)練集的情況下將圖像從原目標(biāo)區(qū)域遷移到目標(biāo)區(qū)域，但其泛化能力較弱，針對(duì)CycleGAN無(wú)法在圖像風(fēng)格遷移時(shí)僅對(duì)所需目標(biāo)進(jìn)行遷移和DeepLabv3+模型和參數(shù)量過(guò)大的問(wèn)題，本文提出了一種結(jié)合改進(jìn)DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)和CycleGAN的局部圖像遷移方法。（剩余9766字）