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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
一、设计内容：随着人工智能的迅速发展，各类趣味性应用软件层出不穷，例如Prisma能够将一张普通的图片转化成具有各种艺术风格的图像。
本次设计基于卷积神经网络，使用Caffe框架，研究图片风格迁移过程中的算法原理，实现图像风格的迁移。
以上涉及到，Caffe框架，Xfce终端，Python环境，pip环境，numby环境。
2. 实验内容和要求
1、前期了解卷积神经网络的层次结构，使用Python实现深度神经网络；2、利用经典的卷积神经网络模型VGG实现模型的可视化；3、训练模型，需准备：一个训练好的神经网络Vgg19；一张风格图像，用卷积神经网络VGG19来计算它的风格；一张内容图像，用卷积特征层的Gram矩阵来计算它的内容；一张噪声图像，用来迭代优化；4、实现图片的风格转换。
3. 参考文献
[1]Ahmed Selim,Mohamed Elgharib,Linda Doyle. Painting style transfer for head portraits using convolutional neural networks[J]. ACM Transactions on Graphics (TOG),2016,35(4).
[2]杨勃,周亦诚.基于生成模型的图像风格迁移设计与实现[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2020,33(03):21-26.
[3]侯玉兵.图像风格迁移方法研究[J].中国新通信,2020,22(17):134-135.
4. 毕业设计（论文）计划
2020.12.29-2021.1.16 利用卷积神经网络实现图片分类2021.1.17-2021.4.5 文献查阅 2021.4.6-2021.4.15 毕业论文开题 2021.4.16-2021.4.30 毕业论文工作 2021.5.1-2021.5.13 中期检查 2021.5.14-2021.6.10 继续毕业论文工作 2021.6.11-2021.6.14 论文定稿 2021.6.14-2021.6.22 毕业论文答辩
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