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1. 毕业设计（论文）主要内容：
1. 前期知识储备： （1）学习python语言，pytorch、tensorflow或mxnet等深度学习框架。
（2）学习卷积神经网络基础知识及Neural-Style方法。
（3）学习django或flask。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．基于卷积神经网络相关方法，设计图像风格迁移模型，用于风格迁移。
2.将训练好的模型保存在服务器端，用于处理用户提交的图像风格迁移请求。
3.完成风格迁移后应允许用户下载高清迁移图像。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1）2020/1/14—2020/2/28：查阅有关参考资料并完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。
2）2020/3/1—2020/4/30：熟悉所选用的开发平台，运用所学的软件设计理论，完成整个系统的前期设计工作。
3）2020/5/1—2020/5/25：进行系统的编码、调试、集成、测试工作。其中第10周左右(2020.5.4-5.8)进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。
4. 主要参考文献
1、Gatys L A，Ecker A S，BethgeM．Image style transfer using Convolutional NeuralNetworks(Conference Paper)．Proceedings of the IEEEComputer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2016， P2414-2423 1063-6919.
2、Johnson J，Alahi A，LiF F．Perceptual losses for realtime style transfer andsuper-resolution[C]．14th European Conference onComputer Vision（ECCV），2016.
3、Luan F，Paris S，ShechtmanE，et al．Deep photo styletransfer[C] ．Proceedings of the IEEE Conference onComputer Vision and Pattern Recognition，2017，4990-4998.
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