Генеративные антагонистические сети (GAN) для увеличения изображений
GAN для увеличения изображений
Проектирование индивидуальных GAN-ов для перевода изображений с добавлением очков на лица
Краткое примечание: Я скоро начну сложную программу магистратуры OMSCS. Поэтому я буду писать реже. Однако я надеюсь вернуться каждый семестровый перерыв, чтобы писать о том, что я узнал в предыдущем семестре. Например, вы можете ожидать от меня статью о обучении с подкреплением (RL) в декабре после завершения первого семестра по этой теме. Поэтому, если вас интересует, особенно тех, кто намеревается поступить на OMSCS в будущем, будьте внимательны!
Недавно я занимался экспериментами с генеративными противоборствующими сетями (GAN) в свое свободное время в надежде, что полученные знания также могут быть применены в моей профессиональной работе. В своей профессиональной деятельности я создаю системы распознавания лиц с нуля, и GAN могут быть очень полезны, особенно как метод для аугментации изображений. В своей предыдущей статье я рассказал о данных-центрическом искусственном интеллекте и различных стратегиях для аугментации и сбора данных, как показано здесь:
Данные-центрический искусственный интеллект — Стратегия сбора и аугментации данных
Комплексное руководство по стратегии генерации данных для проектов центрического машинного обучения
pub.towardsai.net
В одном из методов аугментации изображений я уже кратко упомянул, что GAN можно использовать в качестве метода; поэтому в этой статье я буду более подробно описывать его. У меня может не быть глубоких знаний о GAN — я еще не прошел специализацию по GAN на Coursera — и мое понимание GAN в основном основывается на навыках, которые я получил в специализации TensorFlow: Advanced Techniques. Тем не менее, опираясь на то, что я знаю, в этой статье будет представлена оригинальная модель GAN и успешное рабочее решение для добавления очков на лица, не носящие очки, особенно в целях аугментации изображений.
- 10 лучших инструментов искусственного интеллекта для партнерского маркетинга (август 2023 года)
- NVIDIA представляет FlexiCubes новый подход для генерации высококачественных сеток из нейронных рабочих процессов, таких как фотограмметрия и генеративное искусственное интеллекта
- Как выполнять отбор признаков с помощью Scikit-Learn
Без дальнейших колебаний, приступим к делу!
