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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(2022年言有三一对一辅导)?...


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    GAN自从被提出来后,技术发展就非常迅猛,已经被落地于众多的方向,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。

    整个学习内容

    GAN小组需要学习的东西包括:GAN的基础理论,图像与视频生成,语音生成,图像翻译与风格迁移,图像增强等方向。下面来看看给大家配置的已有学习资料(未更新完毕,仍然会继续更新):

    1、GAN基础理论

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    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的原理

    (2) GAN的优化

    (3) GAN的评估

    本部分内容学习资料包括视频与图文,其中图文在咱们公众号与知识星球中,视频在有三给阿里云做的《深度学习原理与实践》基础课程中,内容包括深度生成模型基础,自编码器与变分自编码器,GAN的基础,GAN的优化目标设计与改进。

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    课程地址为:https://tianchi.aliyun.com/course/279

    2、《深度学习之图像生成GAN:理论与实践篇》专栏

    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

    本部分内容学习资料包括视频讲解与实践内容,已有内容大纲如下:

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    (1) 理论部分内容:详细解读了基本的全卷积GAN,各类条件生成GAN,强大的StyleGAN系列,数据增强与仿真GAN,后续还会增加3D与视频的部分内容,既有足够的宽度,也具备有足够的深度。

    (2) 实践部分内容:本次课程中一共已经包含了2个Pytorch实战案例,分别为DCGAN人脸嘴唇表情生成任务,StyleGAN人脸图像生成任务,后续还会增加3D与视频部分的实践内容。

    更加详细的内容介绍请阅读:【视频课】CV必学,超6小时,2大模块,循序渐进地搞懂GAN图像生成!

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    3、《深度学习之图像翻译GAN:理论与实践篇》专栏

    这一部分主要是学习图像翻译与风格化GAN相关的内容,包括:

    (1) 有监督图像翻译GAN

    (2) 无监督图像翻译GAN

    (3) 多域图像翻译GAN

    (4) 交互式图像翻译GAN

    本部分内容学习资料包括视频讲解与实践内容,已有内容大纲如下:

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    (1) 理论部分内容:涵盖了深度学习之图像翻译的核心方向,如有监督图像翻译模型,无监督图像翻译模型,多域图像翻译模型。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;并且后续还会有更多模型的更新。

    (2) 实践部分内容:本次课程中一共已经包含了3个实践案例,分别为基于Pix2Pix的黑白图像上色实战,基于StarGAN的人脸表情编辑实战,基于BeautyGAN的人脸美妆实战,后续还会增加其他方向的实战:

    更加详细的内容介绍,请阅读:【视频课】重磅GAN课程上新,掌握图像翻译与风格化核心技术!

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    4、GAN相关的实战专栏

    今年我们开始重点开发项目实战类课程,其中尤其是GAN相关的实战类课程居多,秋季划GAN组可以享受所有有三本人制作的GAN实战类课程,目前已有的包括如下:

    DCGAN人脸嘴部表情图像生成实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的DCGAN人脸嘴部表情图像生成实战

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    StyleGAN人脸图像生成实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战

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    基于SRGAN的图像超分辨实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的SRGAN图像超分辨实战

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    基于Pix2Pix的黑白图像上色实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的Pix2Pix黑白图片上色实战

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    基于BeautyGAN人脸智能美妆实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的BeautyGAN人脸智能美妆实战

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    基于UGATIT的人脸动漫风格化实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的UGATIT人脸动漫风格化实战

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    基于StyleGAN的人脸属性(表情、年龄、性别)编辑实战,详情请阅读:【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN人脸属性(表情、年龄、性别)编辑实战

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    后面新增的GAN相关的实战课程专栏,也会给GAN组免费配置。

    5、赠送的基础课程专栏

    考虑到有些同学的基础不够扎实,因此我们给所有GAN组成员都额外赠送了两套基础专栏,分别是《深度学习之图像分类:理论实践篇》,《深度学习之模型设计:理论实践篇》。

    图像分类专栏包括图像分类的各个领域的算法与实践,时长超过10个小时,分为3大模块,5个实践案例。包括图像分类的理论知识和实践内容,内容详细,案例丰富,下面是当前课程的大纲脑图:

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    (1) 理论部分内容:涵盖了深度学习图像分类各个方向的理论知识,如图像分类基础、多类别图像分类理论、细粒度图像分类理论、多标签图像分类理论、半监督与无监督图像分类、零样本图像分类等,既有足够的广度,也具备足够的深度。我们会非常详细地讲解理论中的细节知识,帮助大家学懂学会;

    (2) 实践部分内容:本次课程中一共已经包含了5个实践案例,分别为从零完成人脸表情识别案例实践、简单图像分类数据增强实战、鸟类动物细粒度分类实战、生活用品多标签图像分类实战、基于血红细胞的图像分类竞赛技巧,通过这些实战案例可以彻底掌握图像分类任务的实战技巧。

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    完整的介绍请阅读:【视频课】CV必学,超10小时,3大模块,5大案例,循序渐进地搞懂图像分类理论与实践!

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    模型设计专栏包括经典的CNN模型设计算法与实践,总共时长超过20个小时,分为4大模块,4个实践案例,内容详细,案例丰富。在课程中老师会使用通俗易懂的语言帮助大家理解涉及的知识点、原理及代码,下面是当前课程的大纲脑图:

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    理论部分内容:涵盖了绝大多数经典CNN模型设计,包括基于网络深度的模型、基于网络宽度的模型、注意力机制模型、轻量化模型等内容。

    实践部分内容:涵盖了一些非常经典的模型实战,包括基于ResNet的网络深度设计分析及实战,基于InceptionNet的网络宽度设计分析及实战,基于SeNet的人种分类实战,基于Pytorch的安卓端模型部署。

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    完整的介绍请阅读:【视频课】AI必学,超20小时,4大模块,循序渐进地搞懂经典模型设计与简单部署!

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    其他学习资料

    除了以上学习资料,GAN组还包括一系列其他资料。

    1、知识星球社区:包括两个,一个是专用于秋季划GAN学习小组存储资料的星球,永久有效,不对外开放。另一个是对外开放的有三AI知识星球,大家可以自行阅读下文了解。

    有三AI知识星球的介绍可以参考:【杂谈】有三AI知识星球指导手册出炉!和公众号相比又有哪些内容?

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    其中GAN相关的内容非常多,包括各类经典GAN模型的讲解,下面是一个简单的汇总,大家可以参考,提供相关的论文下载和解读。

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    2、配套参考教材一本,《深度学习之人脸图像处理:理论与实践》。

    书籍介绍可以参考:言有三新书来袭,业界首次深入全面讲解深度学习人脸图像算法

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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。

    一些已有成员的分享,大家可以参考:

    【杂谈】有三AI季划的最核心价值在哪,听听这些同学怎么说!

    【杂谈】我在有三AI从学生到老师

    【杂谈】从学员到开发者,我在有三AI打怪升级

    【杂谈】从学员到参与书籍写作,我在有三AI学习与成长的故事

    【杂谈】从学员到专栏作者、讲师,我在有三AI学习与名利双收的故事

    【杂谈】从学生到讲师,我如何20天里在有三AI赚3万

    【杂谈】从失业到重要项目负责人,2020年里我如何在有三AI上岸

    【杂谈】参加有三AI秋季划4个月,薪资翻倍,我在有三AI都学了啥?

    【杂谈】一个五岁孩子妈妈在有三AI学习并且赚钱的故事 

    【杂谈】有三AI-CV春季划有用吗,听听他们的分享

    【杂谈】从医学专业转行到AI,独立完成项目到获得加州理工大学读研推荐,我如何与有三AI结缘

    (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。

    如何参加GAN组

    扫码下面的海报,即可订阅,订阅完成后请联系有三微信Longlongtogo,获得赠书,知识星球,以及答疑群等权限。如果已经拥有以上配置的课程,书籍,知识星球,可以相应抵扣原值。

    PS:有三AI- CV夏季划成员,参加GAN组可享半价优惠,联系有三本人即可。

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    关于季划相关的问题,请直接联系有三微信Longlongtogo。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/hacker_long/article/details/125883863
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