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最近我們發(fā)現(xiàn)了一些非常有趣的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)并把它們列成了一個(gè)清單，今天就一起來(lái)分享以下吧。
01.DeOldify
這個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目主要是將灰度圖像轉(zhuǎn)換成色彩圖像，它所采用的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練并效果驚人。簡(jiǎn)而言之，該項(xiàng)目的目標(biāo)是對(duì)舊圖像和膠片進(jìn)行著色與還原。我們可以利用它為童年時(shí)期的舊膠卷或黑白照片著色。
代碼鏈接：https://github.com/jantic/DeOldify
02.Real-Time Voice Cloning
這款深度學(xué)習(xí)庫(kù)只需要使用某人5秒鐘的語(yǔ)音，就能夠模仿他的聲音，并實(shí)時(shí)生成任意的話語(yǔ)。該體統(tǒng)仍處于初步階段，無(wú)法自動(dòng)強(qiáng)調(diào)或發(fā)出聲音。
代碼鏈接：https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning
03.Face Recognition
世界上最簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別庫(kù)，其模型對(duì)貼有標(biāo)簽的人臉的準(zhǔn)確性為99.38％。小伙伴們可以通過(guò)python代碼或從命令行利用它來(lái)識(shí)別人臉。通過(guò)了解它的工作原理，小伙伴們可以構(gòu)建自己的培訓(xùn)模型。例如可以使用該原理實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)人臉面具檢測(cè)器。
代碼鏈接：https://github.com/ageitgey/face_recognition
04.NeuralTalk2
NeuralTalk2利用Python和numpy的建立了多模式遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以自行使用一句話來(lái)描述圖像或視頻的內(nèi)容。雖然它并不是一個(gè)非常有用的項(xiàng)目，但是可以用來(lái)創(chuàng)建一些有趣的視頻。
05.U-GAT-IT
小伙伴中有動(dòng)漫迷嗎？如果有的話U-GAT-IT（具有用于圖像到圖像轉(zhuǎn)換的自適應(yīng)層實(shí)例規(guī)范化的無(wú)監(jiān)督生成網(wǎng)絡(luò)）將是是大家的理想開(kāi)源學(xué)習(xí)項(xiàng)目，它可以將你拍攝的照片轉(zhuǎn)換成漫畫(huà)的形式。他們已經(jīng)建立了兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)并使用該技術(shù)開(kāi)發(fā)了TelegramBot。
代碼鏈接：https://github.com/taki0112/UGATIT
06.Srez
使用深度學(xué)習(xí)的提高圖像分辨率，可以將16x16輸入圖像放大4倍，生成64x64圖像。從下圖中可以看出，它可以對(duì)原始人臉進(jìn)行重建。更酷的是這種分辨率的提高和圖像的重建被廣泛用于電影行業(yè)，這也使得電影變得更加好看。
06.TecoGAN
使用此機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目庫(kù)，可以提高視頻的分辨率。這意味著它可以提高視頻質(zhì)量。通過(guò)將其與DeOldify結(jié)合使用，我們就可以為舊電影素材上色并使它變得更清晰。
總結(jié)
希望這份機(jī)器學(xué)習(xí)列表對(duì)大家有所幫助，如果大家有自己喜歡的深度學(xué)習(xí)庫(kù)也請(qǐng)?jiān)谙旅媪粞耘叮?/span>
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