深度学习-对抗生成网络项目实战

深度学习-对抗生成网络项目实战
共86节 1406人在学 课程详情

  • 对抗生成网络架构原理与实战解析

    • 课程介绍（数据代码下载------------->需要PC登录）
    • 对抗生成网络通俗解释
    • GAN网络组成
    • 损失函数解释说明
    • 数据读取模块
    • 生成与判别网络定义

  • 基于CycleGan开源项目实战图像合成

    • CycleGan网络所需数据
    • CycleGan整体网络架构
    • PatchGan判别网络原理
    • Cycle开源项目简介
    • 数据读取与预处理操作
    • 生成网络模块构造
    • 判别网络模块构造
    • 损失函数：identity loss计算方法
    • 生成与判别损失函数指定
    • 额外补充：VISDOM可视化配置

  • stargan论文架构解析

    • stargan效果演示分析
    • 网络架构整体思路解读
    • 建模流程分析
    • V1版本存在的问题及后续改进思路
    • V2版本整体网络架构
    • 编码器训练方法
    • 损失函数公式解析
    • 训练过程分析

  • stargan项目实战及其源码解读

    • 项目配置与数据源下载
    • 测试效果演示
    • 项目参数解析
    • 生成器模块源码解读
    • 所有网络模块构建实例
    • 数据读取模块分析
    • 判别器损失计算
    • 损失计算详细过程
    • 生成模块损失计算
    • 测试模块效果与实验分析

  • 基于starganvc2的变声器论文原理解读

    • 论文整体思路与架构解读
    • VCC2016输入数据
    • 语音特征提取
    • 生成器模型架构分析
    • InstanceNorm的作用解读
    • AdaIn的目的与效果
    • 判别器模块分析

  • starganvc2变声器项目实战及其源码解读

    • 数据与项目文件解读
    • 环境配置与工具包安装
    • 数据预处理与声音特征提取
    • 生成器构造模块解读
    • 下采样与上采样操作
    • starganvc2版本标签输入分析
    • 生成器前向传播维度变化
    • 判别器模块解读
    • 论文损失函数
    • 源码损失计算流程
    • 测试模块-生成转换语音

  • 图像超分辨率重构实战

    • 论文概述
    • 网络架构
    • 数据与环境配置
    • 数据加载与配置
    • 生成模块
    • 判别模块
    • VGG特征提取网络
    • 损失函数与训练
    • 测试模块

  • 基于GAN的图像补全实战

    • 论文概述
    • 网络架构
    • 细节设计
    • 论文总结
    • 数据与项目概述
    • 参数基本设计
    • 网络结构配置
    • 网络迭代训练
    • 测试模块

  • 基础补充-PyTorch卷积模型实例

    • 卷积网络参数定义
    • 网络流程解读
    • Vision模块功能解读
    • 分类任务数据集定义与配置
    • 图像增强的作用
    • 数据预处理与数据增强模块
    • Batch数据制作
    • 迁移学习的目标
    • 迁移学习策略
    • 加载训练好的网络模型
    • 优化器模块配置
    • 实现训练模块
    • 训练结果与模型保存
    • 加载模型对测试数据进行预测
    • 额外补充-Resnet论文解读
    • 额外补充-Resnet网络架构解读

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    课时介绍

    论文总结

    课程介绍

    对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；2.源码复现解读；3.项目实战应用。全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据，代码，PPT。

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