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【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?


【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?_深度学习

GAN的研究在这几年发展可以说是非常迅猛,已经被用于各个研究方向,其应用涉及图像与视频生成,数据仿真与增强,各种各样的图像风格化任务,人脸与人体图像编辑,图像质量提升。

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那我们究竟如何去长期学好相关的算法呢?有三AI推出了CV秋季划-GAN组,供长期学习相关内容,学习不限时长,永久有效。

详情大家可以听以下直播视频解读,更多补充可看图文。

点击边框调出视频工具条

整个学习内容

GAN学习小组需要掌握与GAN相关的内容,学习的东西包括8大方向:基础理论,结构设计,图像与视频生成,语音生成,图像增强,风格迁移,图像编辑,综合使用技巧。

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总体的学习资料包括几个部分:

(1) 学习视频与直播。

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(3) 有三AI内容组,项目组,运营组:是学习后下一步从业的真正目标。在内容组大家可以从事内容创作和教学相关的工作,获得收入。在项目组大家可以参与各类工程项目,获得收入。在运营组大家可以参与生态运营,获得收入。

(4) 线上线下答疑:包括有三的微信答疑和组织的线下活动和私人线下答疑。

总的来说:学习资源是非常丰富和多维的,大家根据需要可以自取,总体的学习路线图和每一部分的内容如下。

【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?_计算机视觉_10

接下来我们再给大家介绍每一部分需要学习的内容。

GAN理论

这一部分主要是学习对GAN的基础理论的理解以及评估,包括:

(1) GAN的算法原理

(2) GAN的优化

(3) GAN的评估

(4) GAN的理解

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图像与视频生成

这一部分主要是学习图像生成和视频生成技术,这是GAN最为人熟知的应用,包括:

(1) 图像生成技术的基本原理

(2) 视频生成技术的基本原理

(3) 如何提高生成图像和视频的质量

(4) 如何使用GAN提高已有数据的质量

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图像翻译与风格迁移

这一部分主要是学习GAN在图像风格化中的应用,包括:

(1) 图像风格化基础

(2) 人脸的风格化

(3) 通用图像的风格化

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图像与视频增强

这一部分主要是学习GAN在图像增强领域中的应用,包括:

(1) GAN如何用于图像降噪

(2) GAN如何用于图像去模糊

(3) GAN如何用于图像超分辩

(4) GAN如何用于提升图像的美学质量

【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?_编程语言_14

结构设计

这一部分主要是学习对GAN的各种各样的结构进行设计和调参改进,包括:

(1) GAN的基本结构

(2) GAN中判别器的改进

(3) GAN中生成器的改进

(4) GAN结构单元的使用(归一化层,注意力机制等)

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图像编辑

这一部分主要是学习GAN在图像编辑中的应用,包括:

(1) 图像编辑基础

(2) 人脸的编辑,包括人脸年龄,表情,姿态,以及换脸等

(3) 通用图像的编辑,包括深度,纹理等

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语音生成

这一部分主要是学习语音的基础以及GAN在其中的应用,包括:

(1) 语音技术的基础概念

(2) 语音合成的基本原理

(3) 如何使用GAN合成语音

(4) 如何使用GAN提高语音的质量

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综合使用技巧

这一部分主要是总结GAN的使用技巧,包括:

(1) 对抗思想在图像经典任务中的使用,包括图像分类,图像分割,目标检测等

(2) GAN的训练技巧

(3) 增强学习与GAN的结合

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关于学习方式

有三AI季划学习方式非常自由,包括:

(1) 按照给出的路线和学习资料,推荐的学习时间,可以自主把控学习进度,不限制学习时间,永久有效。建议先系统性学习理论,然后再进行实践。另外学习资料还会动态增加,包括微信群内直播等。

(2) 有三微信群答疑,有三一对一微信答疑和线下答疑。

(3) 参与内容组,兼职当老师获得收入。参与项目组,做真实项目获得收入。参与运营组,获得收入。

学会能获得什么

GAN是非常通用的底层技术,被成为新一代深度学习模型,具有非常大的研究价值和应用价值,会对各个方向的学习都有所帮助。


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