【風格遷移】Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

本文的貢獻在於將perceptual loss和feed-forward網絡結合，處理速度很快。 感知損失：用特徵算損失，評估兩張圖片在內容和風格上的差異。 減小特徵圖，擴大卷積核，可以在不增加計算量的情況下，擴大感受野。同時，這對需要連續變換的風格遷移也很重要     3.1 Image Transformation Networks   在上下采樣中，使用步進和小步進卷積代替池化層。除殘差模塊

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