计算机视觉系列-图像风格转换
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以不同的方式呈现图像的语义内容样式是图像处理中的一个难点。以前方法的限制因素是缺乏明确表示语义信息的图像表示，论文使用的图像表示从卷积神经网络优化目标识别，显示高层次的图像信息。论文介绍了一种艺术风格的神经网络算法，该算法能够将自然图像的内容和风格进行分离和重组图像。该算法能够产生新的图像，将任意照片的内容与众多知名艺术品的外观相结合的高感知质量。论文的研究结果提供了新的见解，通过卷积神经网络学习的深度图像表示，展示了在高层次应用中的图像合成与处理。
论文链接https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016_paper.pdf
