Mô hình tạo hình ảnh để thực hiện và hiểu - tận dụng

Khái niệm deep learning hình ảnh
Sự hiểu biết hoàn hảo 🧑‍💻

Hiểu các thuật toán deep learning liên quan đến hình ảnh bằng cách tự thực hiện chúng. Bài giảng này đề cập đến việc triển khai Mô hình được đào tạo trước / Bản đồ kích hoạt lớp / Yolo / PIX2PIX / CYCLE GAN.

Là một sinh viên không chuyên ngành, tôi đã học deep learning được hơn 5 năm. Tôi đang nghiên cứu mô hình tạo hình ảnh vì nó rất hấp dẫn, nhưng mã cho từng tài nguyên mà tôi thấy khó thực hiện đến mức tôi thấy việc phân tích mã khó hơn so với nghiên cứu mô hình tạo hình ảnh. Tôi sẽ cố gắng chỉ triển khai các khái niệm/cốt lõi một cách dễ dàng và dễ dàng để bạn không phải đối mặt với những khó khăn như tôi đã gặp phải.

• Chúng tôi sẽ đồng hành cùng bạn trong toàn bộ quá trình mã hóa.
• Mình sẽ giải thích bằng những ví dụ dễ hiểu hơn là những công thức chi tiết.
• Chúng tôi sẽ thực thi nó trong Colab.
• Bạn sẽ có thể xử lý Tensorflow một cách đơn giản.

---

---

Bạn học được gì 📚

Trên Internet có rất nhiều code để tham khảo, nhưng bạn không thấy khó khăn khi tự mình thực hiện chúng phải không? Chúng ta hãy hiểu rõ ràng khái niệm về deep learning hình ảnh bằng cách thực hiện đơn giản.

 

---

Hỏi đáp trước giờ học 💬

 

---

Giới thiệu người chia sẻ kiến ​​thức ✒️

Xin chào! Nó được gọi là [tuyệt vời]. Là một sinh viên không chuyên ngành, tôi đã học deep learning được hơn 5 năm. Học sâu! Nó rất vui. Đặc biệt, lĩnh vực mô hình tạo hình ảnh rất hấp dẫn. Khi tôi tìm kiếm tài liệu trong quá trình học, có quá nhiều trường hợp các khái niệm được giải thích quá khó hoặc viết code quá khó. Tôi muốn chia sẻ những gì tôi đã tổ chức trong khi học. Là một sinh viên không chuyên ngành, tôi đã suy nghĩ rất nhiều về việc liệu mình có thể chia sẻ bài giảng này hay không. Tuy nhiên, tôi tin rằng cũng có những người có hoàn cảnh giống mình nên tôi sẽ lấy hết can đảm và chia sẻ bài giảng.