【项目实战课】基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战

EnlightenGAN 开源代码运行 EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision工作公布于2019年,论文已被TIP 2021接收,其采用非成对数据训练了一个用于低照度图像增强的对抗生成网络模型,可以显著增强低照度图像的亮度及对比度,表现优异。 本文记录Windows10环境下运行开源代码的主要步骤及测试过程中遇到的问题和解决办法。 阅读详情

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欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战》。所谓项目课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解。

本次主题

GAN在图像质量提升等底层任务中得到了广泛应用,极大地促进了图像降噪,图像去模糊,图像超分辨,图像修复等领域的算法进步,本次我们聚焦于自然图像降噪任务,带领大家实战一个基于GAN的图像降噪框架。本次课程定价为49元,讲解约为70分钟,各部分课程内容与时长如下:

部分

内容

时长(分钟)

No.1

项目介绍

6

No.2

数据读取

23

No.3

模型搭建

11

No.4

模型训练

22

No.5

模型测试

10

下面我们来简单看一下各部分的内容:

第1部分:介绍本次项目的内容。

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第2部分:数据读取。

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第3部分:模型搭建。

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第4部分:模型训练。

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第5部分:模型测试。

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本次课程为录播课程,讲师为言有三,技术社区《有三AI》创始人。

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先后就读于华中科技大学(2008-2012),中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015),先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3),深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP。

拥有超过7年的计算机视觉从业经验,拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验,著有书籍《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4),《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6),《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7),《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4),拥有10余项发明技术专利与学术论文。

如何订阅

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课程详情如下:

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如果想学习更多GAN相关的内容,欢迎大家关注有三AI秋季划GAN组,介绍如下:

【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(2022年言有三一对一辅导)?

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更多实战课内容

更多的项目实战课内容,请大家参考我们的项目实战课程合集,如下:

【CV冬季划】终极进阶,超30个项目实战+3大基础方向专栏+3本书+3年知识星球(2022年言有三一对一辅导)

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课程相关问题答疑,请联系微信-坨坨瑜进项目实战群:

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实战课讲师招募

为了进一步丰富有三AI生态的实战内容,欢迎有经验,有能力的讲师报名成为平台讲师:

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