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摘 要：CycleGAN的優(yōu)勢就是在沒有成對訓練集的情況下將圖像從原目標區(qū)域遷移到目標區(qū)域，但其泛化能力較弱，針對CycleGAN無法在圖像風格遷移時僅對所需目標進行遷移和DeepLabv3+模型和參數量過大的問題，本文提出了一種結合改進DeepLabv3+網絡和CycleGAN的局部圖像遷移方法。（剩余9766字）
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基于改進DeepLabv3+與CycleGAN的圖像風格遷移研究
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