基于深度学习的图像水墨风格渲染应用

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基于深度学习的图像水墨风格渲染应用

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基于深度学习的图像水墨风格渲染应用

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-11页
第一章绪论	第11-14页
· 项目背景	第11-12页
· 本文研究目标	第12页
· 本文组织结构	第12-14页
第二章深度神经网络相关技术介绍	第14-25页
· 深度学习和神经网络	第14-15页
· 深度学习框架比较	第15-17页
· 卷积神经网络	第17-21页
· 卷积层	第17-18页
· 池化层	第18-19页
· 全连接层	第19页
· 优化算法	第19页
· VGGNet	第19-21页
· Illustration2Vec	第21页
· 其它深度神经网络介绍	第21-24页
· 循环神经网络	第21-23页
· 生成对抗网络	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章水墨风格渲染的系统设计	第25-29页
· 常用术语	第25-26页
· 应用总体规划	第26页
· 实现难点	第26-27页
· 实现目标	第27页
· 本章小结	第27-29页
第四章基于深度学习的水墨风格渲染实现	第29-47页
· 特征风格生成	第29-37页
· 水墨风格渲染	第37-39页
· 卷积神经网络移植	第39-42页
· 软件和硬件架构	第42-44页
· 实验结果对比分析	第44-45页
· 本章小结	第45-47页
第五章水墨风格渲染的网络前后端实现	第47-58页
· Node.js介绍	第47页
· Express框架	第47页
· 后端平台实现	第47-53页
· 前端页面实现	第53-56页
· 应用部署配置	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
第六章总结与展望	第58-60页
· 全文总结	第58-59页
· 展望	第59-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-65页
研究生期间成果展示	第65-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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