风格化图像_【开源】图像风格化和目标检测

团队今年两项新成果的代码现已开源，欢迎试用。

1. 任意风格图像风格化(ACM Multimedia 2020)

图像风格化方法可学习图像的内容和风格的特征表示，然后根据这些特征表示生成风格化后的图像。在本工作中，我们提出了包含两个自适应(Self-Adaption)模块和一个协同适应(Co-Adaption)模块的多适应网络，从而实现可从任意输入风格图和内容图生成新的风格化图像。

论文发表源：Yingying Deng, Fan Tang, Weiming Dong, Wen Sun, Feiyue Huang, Changsheng Xu: Arbitrary Style Transfer via Multi-Adaptation Network. ACM Multimedia 2020

论文下载：https://arxiv.org/pdf/2005.13219.pdf

代码：https://github.com/diyiiyiii/Arbitrary-Style-Transfer-via-Multi-Adaptation-Network/

2. 面向密集排列与旋转目标检测的动态修正网络 (CVPR 2020)

当前的目标检测方法在面对目标存在任意角度旋转和密集排列的情况下大部分表现较差。在本工作中，我们提出了动态修正网络解决这一问题，并构建了新的开源数据集SKU110K-R。

论文发表源：Xingjia Pan, Yuqiang Ren, Kekai Sheng, Weiming Dong, Haolei Yuan, Xiaowei Guo, Chongyang Ma, Changsheng Xu: Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2020: 11204-11213 (Oral)

论文下载：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf

代码：https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020

计算创意与艺术提了一个问题

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