分享背景
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生成式对抗网络(GAN)是近两年机器学习领域的新秀,截止目前GAN的应用已经延伸至视频、图像、文字、语音等众多领域,尤其在图像的生成与图像转换领域。本场公开课将分享GAN在图像风格转换方面的应用,并深入解读2篇GAN在图像风格转换方面最新的论文,探索GAN在图像转换领域的实现方法。在上个月的第一场公开课里嘉宾讲解了GAN的原理,可复制链接查看免费回放。(www.mooc.ai/open/course/361)
分享主题
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深度学习之星:GAN之图像转换
分享提纲
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1.介绍GAN与cGAN的基本思想;
2.介绍配对与非配对的图像转换方法;
3.详解文献的实现流程;
4.探索与总结图像转换方法;
分享人简介
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陈俊,华中科技大学自动化学院在读硕士研究生,模式识别专业.研究兴趣包括:计算机视觉(视频理解、行为识别、目标检测与分类等)、深度学习、机器学习等。
分享时间
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北京时间12月14日(周四)20:00
参与方式
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扫描海报二维码添加社长微信,备注「陈俊」
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