ABSTRACT Neural stil överföring nyligen har blivit en av de mest populära ämnena inom akademisk forskning och industriell tillämpning. De befintliga metoderna kan generera syntetiska bilder genom att överföra olika stilar av vissa bilder till en annan given innehållsbild, men de fokuserar främst på att lära sig låg nivå funktioner av bilder med förlust av innehåll och stil, vilket leder till att kraftigt ändra den framträdande informationen av innehållsbilder i den semantiska nivån. I detta dokument föreslås ett förbättrat system för att bevara de framträdande regionerna i den överförda bilden på samma sätt som i fråga om innehållsbilden. Genom att lägga till regionförlusten som beräknats från ett lokaliseringsnätverk, kan den syntetiska bilden nästan hålla de viktigaste regionerna i linje med den ursprungliga innehållsbilden, vilket hjälper till för Saliency-baserade uppgifter såsom objekt lokalisering och klassificering. Dessutom är den överförda effekten mer naturlig och attraktiv, undvika enkel textur överlagring av stilen bilden. Dessutom kan vårt system även fortsätta att vara annan semantisk information (såsom form, kant och färg) av bilden med motsvarande skattningsnätverk. INDEX TERMS Neural stil överföring, bild semantisk, framträdande region, lokalisering nätverk, region förlust.
För att bevara de iögonfallande regionerna i stil och innehåll bilder, författarna antar en localization nätverk för att beräkna regionen förlust från SqueezeNet nätverket REF.
Image Neural Style Transfer With Preserving the Salient Regions
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}