馬をシマウマに！顔の同期で学ぶCycleGAN
Rating 4.3 out of 5 (33 ratings in Udemy)
What you'll learn
- 敵対的生成ネットワーク・GANモデルの応用技術について
- ドメイン変換（スタイル変換）の意味
- 生成器(Genarator)と識別器(Discriminator)の仕組み
- ResNet （残差ネットワーク）の仕組み
- 敵対的損失・循環一貫性損失・自己同一性損失の違い
- CycleGANでの動画の作成手順
- 少ないデータでの学習方法（Instancen Normalizationの利用）
Description
敵対的生成ネットワークGANの派生であるCycleGANを使って別の画像を生成するドメイン変換モデルの概要を学び、実際にコードを書いてGANネットワークモデルを学習させてみます。データサイエンス初心者にもわかりやすいように、実行結果やソースコードも公開しています。
また、画像認識で最も人気の高いResidual Network (ResNet)についても図解とコードで解説しています。
ディープフェイクはCycleGANのアルゴリズムに更に多くの手を加 …
Duration 2 Hours 58 Minutes
Paid
Self paced
All Levels
Japanese
304
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