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A Comparative Study of CNN-and Transformer-Based visual style transfer

Journal of Computer Science & Technology 2022年第3期37卷 601-614页

作者： Hua-Peng Wei Ying-Ying Deng Fan Tang Xing-Jia Pan Wei-Ming Dong School of Artificial Intelligence Jilin UniversityChangchun 130012China National Laboratory of Pattern Recognition Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China Youtu Laboratory Tencent IncorporatedShanghai 200233China

Vision Transformer has shown impressive performance on the image classification *** that most existing visual style transfer(VST)algorithms are based on the texture-biased convolution neural network(CNN),here raises the question of whether the shape-biased Vision Transformer can perform style transfer as *** this work,we focus on comparing and analyzing the shape bias between CNN-and transformer-based models from the view of VST *** comprehensive comparisons,we propose three kinds of transformer-based visual style transfer(Tr-VST)methods(Tr-NST for optimization-based VST,Tr-WCT for reconstruction-based VST and Tr-AdaIN for perceptual-based VST).By engaging three mainstream VST methods in the transformer pipeline,we show that transformer-based models pre-trained on ImageNet are not proper for style transfer *** to the strong shape bias of the transformer-based models,these Tr-VST methods cannot render style *** further analyze the shape bias by considering the influence of the learned parameters and the structure *** prove that with proper style supervision,the transformer can learn similar texture-biased features as CNN *** the reduced shape bias in the transformer encoder,Tr-VST methods can generate higher-quality results compared with state-of-the-art VST methods.

关键词： transformer convolution neural network visual style transfer comparative study

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