Разработка индивидуальных GAN для перевода изображений в изображения для дополнения очков к лицам
Небольшое примечание. Очень скоро я начну сложную магистерскую программу OMSCS. Поэтому я буду писать реже. Тем не менее, я надеюсь возвращаться каждые каникулы в семестре, чтобы писать о предмете, который я изучил в предыдущем семестре. Например, вы можете ожидать, что я напишу об обучении с подкреплением (RL) в следующем декабре, после того как закончу по нему первый семестр. Следовательно, если вам интересно, особенно тем, кто собирается заниматься OMSCS в будущем, следите за новостями!
Недавно я в свободное время возился с генеративно-состязательными сетями (GAN) в надежде, что полученные знания также можно будет перенести в мою профессиональную работу. В своей профессиональной деятельности я создаю лицевые системы, и GAN потенциально могут быть очень полезны, особенно в качестве метода увеличения изображений. В своей предыдущей статье я рассказал об искусственном интеллекте, ориентированном на данные, и о различных стратегиях увеличения и сбора данных, как показано здесь:
В одном из методов увеличения изображений я уже кратко упомянул, что GAN можно использовать как технику; поэтому в этой статье я остановлюсь на этом подробнее. Возможно, у меня нет очень глубоких знаний о GAN — я еще не прошел специализацию GAN на Coursera — и мое понимание GAN в основном основано на навыках, которые я получил на курсе TensorFlow: Продвинутые методы». специализация». Тем не менее, опираясь на то, что я знаю, в этой статье будет представлена оригинальная, настроенная модель GAN и успешное рабочее решение для добавления очков на лица, не носящие очки, особенно с целью увеличения изображения.
Без дальнейших колебаний, давайте начнем!
