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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/cycle-gan/
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马匹变斑马！通过脸部同步学习CycleGAN 本课程将导引您了解使用GAN（生成对抗网络）的变种CycleGAN进行图像域迁移的模型。您将亲手编写代码，学习如何训练GAN网络模型。即使是数据科学初学者，也能通过课程提供的代码实操和执行结果，轻松理解相关概念。课程还将通过图解和代码深入浅出地讲解图像识别领域最受欢迎的残差网络（ResNet）。深度伪造（Deepfake）技术是在CycleGAN算法基础上进行大量调整和优化的结果，本课程将通过一个简化的模型来复现其核心思想。所有讲解都将使用Python代码和PyTorch框架，并提供配套的代码教材。
敵対的生成ネットワークGANの派生であるCycleGANを使って別の画像を生成するドメイン変換モデルの概要を学び、実際にコードを書いてGANネットワークモデルを学習させてみます。データサイエンス初心者にもわかりやすいように、実行結果やソースコードも公開しています。また、画像認識で最も人気の高いResidual Network (ResNet)についても図解とコードで解説しています。ディープフェイクはCycleGANのアルゴリズムに更に多くの手を加えてチューニングされていますが、このコースではシンプルなモデルで再現してみました。PythonコードとPyTorchフレームワークで解説していきます。(コードの教材付)
