【视频课】超8小时,5大模块,掌握基于GAN的图像增强应用(降噪色调映射去模糊超分辨修复)...

如何使用生成对抗网络(GAN)进行图像生成和数据增强? 嗨,深度学习探险家们!生成对抗网络(GAN)是一种强大的深度学习技术,它可以用于图像生成和数据增强。通过GAN,我们可以创造虚拟世界,增强学习效果。在本文中,我们将探讨如何使用生成对抗网络进行图像生成与数据增强。第一步:图像生成图像生成是GAN的一大应用领域。GAN由生成器和判别器组成,它们相互对抗地学习。生成器负责生成与真实图像相似的虚拟图像,而判别器则负责区分真实图像和虚拟图像。通过不断的对抗训练,生成器可以生成逼真的虚拟图像。第二步:数据增强。 阅读详情

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前言

欢迎大家关注有三AI的视频课程系列,我们的视频课程系列共分为5层境界,内容和学习路线图如下:

第1层:掌握学习算法必要的预备知识,包括Python编程,深度学习基础,数据使用,框架使用。

第2层:掌握CV算法最底层的能力,包括模型设计基础,图像分类,模型分析。

第3层:掌握CV算法最核心的方向,包括图像分割,目标检测,图像生成,目标跟踪。

第4层:掌握CV算法最核心的应用,包括人脸图像,图像质量,视频分析,图像编辑。

第5层:掌握算法落地的关键技术,包括模型优化,模型部署。

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其中部分课程的主体内容已经更新完毕,比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译/视频分类/模型部署/模型优化/人脸图像检测与识别;部分课程正在重制更新中,比如人脸图像编辑;部分课程正在计划上线中,比如图像编辑,请大家及时关注!

最新的完整介绍如下:【总结】最专业最系统的CV内容,有三AI所有免费与付费的计算机视觉课程汇总(2022年8月)

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本次给大家介绍的课程内容是《深度学习之图像增强GAN:理论实践篇》,目标是帮助大家掌握基于生成对抗网络在图像质量提升中的经典工作。

为什么要学习这门课

随着GAN相关技术的发展逐渐成熟,它在图像质量提升等底层任务中得到了广泛的应用,极大地促进了图像降噪、图像色调映射、图像去模糊、图像超分辨、图像修复等领域的算法进步,如下图分别展示了比较典型的图像修复、图像超分辨,图像色调映射应用实际产品的效果图。

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图像修复应用

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图像超分辨应用

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图像色调映射应用

为了帮助大家系统性地学习基于GAN的图像增强内容,我们推出了《深度学习之图像增强GAN:理论与实践》系列课程,目前已完成超过了8个小时内容(还在更新中)。

课程的第一阶段内容已经更新完毕,本课程结合实际项目,将所学理论应用于实践。

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深度学习之图像增强GAN课程

课程内容介绍

本课程内容将包括图像增强GAN经典算法理论与实践,目前一期已经基本更新完毕,超过8个小时,涵盖了图像降噪GAN,图像色调映射GAN、图像去模糊GAN、图像超分辨GAN,图像修复GAN等领域,既有足够的宽度,也具备有足够的深度。我们会非常详细地讲解算法中的细节,帮助彻底消化算法原理;

下图是已有课程的大纲脑图:

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下面简单了解一下各部分的内容:

(1) 图像降噪,包括图像降噪的基础,基本的图像降噪GAN模型以及进阶的图像降噪GAN模型,约65分钟。

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(2) 图像色调映射,包括图像色调映射的基础,基本的图像色调映射GAN模型以及进阶的图像色调映射GAN模型,约55分钟。

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(3)  图像超分辨,包括图像超分辨的基础,基本的图像超分辨GAN模型以及进阶的图像超分辨GAN模型,约75分钟。

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(4)  图像去模糊,包括图像去模糊的基础,基本的图像去模糊GAN模型以及进阶的图像去模糊GAN模型,约40分钟。

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(5)  图像修复,包括图像修复的基础,基本的图像修复GAN模型以及进阶的图像修复GAN模型,约55分钟。

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(6) DANet图像降噪实战,包括原理解读,数据读取,模型搭建,模型训练,模型测试,时长约70分钟。

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(7) EnlightenGAN图像色调映射实战,包括原理解读,数据读取,模型搭建,模型训练,模型测试,时长约90分钟。

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(8) SRGAN图像超分辨实战,包括原理解读,数据读取,模型搭建,模型训练,模型测试,时长约55分钟。

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以下是一些实战项目的效果图:

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本课程讲师为言有三,讲师简介如下:

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龙鹏,笔名言有三,技术社区《有三AI》创始人。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。

擅长领域:Caffe,Tensorflow,Pytorch等主流深度学习平台。神经网络与深度学习理论,深度学习模型设计与优化,计算机视觉的基础领域,AI美学,2D与3D人脸算法,生成对抗网络GAN等领域。

如何获取课程

订阅本课程的方法有两个:

其一:订阅《深度学习之图像增强GAN》专栏,本专栏暂时定价为299元,随着后续内容增加价格还会继续增加,感兴趣的请提前订阅(本周末限时优惠价格249元),链接如下:

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已有的课程目录如下:

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其二:参加有三AI-CV秋季划GAN组或者有三AI-CV秋季划图像质量组,GAN组可以获得所有GAN相关的课程,图像质量组可以获得所有图像质量评估与提升相关的课程:

【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)?

【CV秋季划】图像质量提升与编辑有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?

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课程设有交流群,大家在订阅课程后可以添加小助手入群:

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同时欢迎在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态,让更多人受益!

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