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本文提出了一种滤镜风格转移(FST)技术,解决了传统方法在移动设备上应用自定义滤镜的速度问题。FST能够在不到2毫秒内处理FHD图像。研究还探讨了样式迁移在数据增强中的应用,提升低资源环境下的训练数据多样性。实验结果表明,该方法在多个领域显著改善了效果,具有广泛的应用潜力。

利用样式过滤增强工业迁移学习:成本减少与缺陷焦点

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-25T00:00:00Z
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