1. 毕业设计（论文）主要内容：
人工智能应用于图像艺术，基于深度学习的图片风格迁移是当前的一个时髦与热点内容。本次设计需要在学习图片风格基础上加入深度学习，利用GAN实现图片风格迁移，并设计实现一个原型。论文工作包括：学习图片的图片风格；学习图片风格迁移理论、神经风格迁移；学习基于CNN的图片风格迁移；学习基于GAN-CNN，并将其应用于图片风格迁移。编程语言为python，结合Tensorflow等,实现上述的算法，并开发一个简单的应用系统，完成对输入图片的风格迁移功能。该选题具有很大的挑战，难度大、工作量大，适合有很强学习能力、编码能力和具有专注、执行力的同学。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告，研究相关算法；(2)2020/3/1—2020/3/31：在配置完成后，实现CNN、GAN-CNN的风格迁移代码，对原型进行进一步开发，
(3)2020/4/1—2020/4/30：完成相关程序设计与开发、系统测试，并进一步完善；
(4)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(5)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1]刘哲良，朱玮，袁梓洋. 结合全卷积网络与CycleGAN的图像实例风格迁移[J], 中国图象图形学报, 2019, (8): 1283-1291
[2]刘洪麟, 帅仁俊, 陶静, 张秋艳. 基于最强引力的空间非对齐图像数据风格迁移[J],小型微型计算机系统, 2019, (3): 651-654
[3]用Python快速实现图片的风格迁移[EB/OL], 2018-11-24, https://www.jianshu.com/p/a9a9e70fc294
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