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【资源】深度学习图像处理项目集锦:生成可爱的动漫头像骡子变斑马等入选

类别:非主流图片 日期:2017-8-30 10:32:49 人气: 来源:

  本文收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别,图像生成,看图说话等等方向的代码,所有代码均按照所属技术领域附有链接。大家同时可戳知乎中的链接索引,直接进入相应链接。

  这个项目可以识别和理解图片中的风景,并且可以根据用户提出的条件,定向改变原风景画中的(比如more night)

  srez(super-resolution through deep learning),即通过深度学习实现图像超分辨率。这个项目是利用深度学习将 16x16 的图像分辨率增加 4 倍,基于用来训练神经网络的数据集,所得到的图像具有鲜明的特征。

  使用CNN来放大图片,与普通图片放大不同的是,使用CNN“生成”放大,使低分辨率的图片在放大后也不会出现像素锯齿。

  Neural-storyteller 是一个能够根据图像内容生成一个小故事的循环神经网络。这个 GitHub 库里包含了使用任意图像生成故事的代码,以及用于训练新模型的说明。

  循环神经网络(RNN)可以用于给图像取标题。NeuralTalk2 比原始版本的 NeuralTalk 更快而且性能更好。与原来的 NeuralTalk 相比,NeuralTalk2 的实现是批量的,可以使用 Torch 在 GPU上运行,并且支持 CNN 微调。这些都使得语言模型(~100x)的训练速度大大加快,但由于我们还有一个 VGGNet,因此总体上的提升没有很多。但是这仍然是个好模型,可以在 2~3 天里训练好,而且表现出的性能非常好。

  这是雅虎构建的用于检测图片是否包含不适宜工作场所(NSFW)内容的深度神经网络项目,GitHub 库中包含了网络的 Caffe 模型的代码。检测具有性或内容的图像是研究人员进行了几十年的一个难题。随着计算机视觉技术和深度学习的发展,算法已经成熟,雅虎的这个模型能以更高的精度分辨图像。 由于 NSFW 界定其实是很主观的,有的人反感的东西可能其他人并不觉得如何。雅虎的这个深度神经网络只关注NSFW内容的一种类型,即图片,所以该模型不适用于检测素描、文字、动画、图片等内容。

  这也提供了一个简单的 ce_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别!

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关键词:动漫头像
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