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深度学习有哪些好玩的案例?

2020-04-10数码

根据自己的实际需求或者兴趣搞出来的「脑洞大开」,说实话,这种还是挺多的,我来举三个最近看到的例子。

1、自制狗粑粑探测器

假如你有一个很大的后院,还有一条可爱的狗子。(对我来说不存在

你家的狗子,每天都在院子里撒欢,然后拉下一坨又一坨的粑粑……

而你的后院夏天长满杂草,冬天又积着厚厚的雪,怎么快速找到这些便便,顺便还能防止自己不小心一脚踩中?

一位外国小哥灵机一动,自制了一个探测器。(其实就是靠摄像头+一个识别算法

小哥自述,他不爱跟着狗屁股后面「捡屎」,他家那边又经常下雪,有时还没来得及铲的便便就被雪盖住了,再找很费劲。

你看,懒是推动技术的第一生产力。

小哥搞搞搞搞搞搞,最后靠一个 摄像头 ,外加一个 姿势检测模型 完美的解决了这个问题。

这个模型只要识别出小狗 正在拉粑粑的姿势 ,就能确定便便的位置,然后就在你家后院地图上的相关位置标记一个红圈圈。

照着这个地图拿着小铲铲,就可以挨个挖宝(ba)贝(ba)去了。

这个主要使用了一个 DeepLabCut 的免费的动物姿态追踪工具

它由瑞士洛桑联邦理工学院的两名研究人员开发,可以将任何包含动作的视频转换成动捕信息。

上手很简单,除了终端、Colab、Jupyter Notebooks,还提供图形操作界面,主要就需要你花几个小时 标记需跟踪的样本 ,剩下的就交给工具本身就行了。

当然除了狗狗以外,像猫啊啥的别的动物也都不是问题的。

项目地址:https:// github.com/DeepLabCut/D eepLabCut

2、我的脸变成动漫还挺帅

这就不得不提 JoJoGAN。

不会吧,不会有人不知道 JoJo 吧?就是下面这个。

JoJoGAN 就是将我们的人脸动漫化,就是输入一副图片,根据动漫的画风,生成对应画风的漫画人脸。

给你们看一下其它的生成效果展示:

这效果分必须拉满,有 feel~~

项目地址:https:// github.com/mchong6/JoJo GAN

3、我的礼物是一台时光机

如果你的礼物是一台时光机,那是不是很有意义?

只需一张照片, 5分钟 就能瞬间带你回到「回不去的过去」,去到「去不了的未来」,真真切切地感受 与另一半从年少到白头的浪漫

不仅是年龄变换,还能做出很逼真的表情变化。

这个是由 PaddleGAN 提供,想看看你或者另一半的年轻或老去的样子么?

项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN

既然说到深度学习,我再给大家推荐一个 深度学习的 Paper 指南的项目 ,全称「 Deep Learning Papers Reading Roadmap

非常适合学习深度学习,想要看论文但是又不知道该如何下手的小伙伴。

主要包括以下内容:

  • 1 深度学习历史与基础
  • 1.1 入门书籍
  • 1.2 深度学习综述
  • 1.3 深度信念网络
  • 1.4 ImageNet 发展
  • 1.5 语音识别发展
  • 2 深度学习
  • 2.1 模型
  • 2.2 优化器
  • 2.3 无监督学习
  • 2.4 循环神经网络
  • 2.5 神经图灵机
  • 2.6 深度强化学习
  • 2.7 深度迁移学习
  • 2.8 小样本深度学习
  • 3 应用
  • 3.1 自然语言处理
  • 3.2 目标检测
  • 3.3 视觉跟踪
  • 3.4 图像描述
  • 3.5 机器翻译
  • 3.6 机器人
  • 3.7 艺术
  • 3.8 目标分割
  • 这不是知识的讲解,而是里程碑式的论文。

    项目地址:https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

    也可能对于有些同学来说,深度学习是刚刚起步,这里我给大家推荐 李沐老师的深度学习课

    李沐老师我不用说了吧?YYDS 直接打在评论区好吧!

    这门课从零开始教授深度学习,你只需要有基础的 Python 编程和数学基础就可以学 ,主要是包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、和注意力机制四大类模型以及一些计算机视觉和自然语言处理的内容,知乎上直接就能看。

    参考

    1、https:// github.com/DeepLabCut/D eepLabCut

    2、https:// github.com/mchong6/JoJo GAN

    3、https://mp.weixin.qq.com/s/sWZ_0_IpqTOa3XZ2vdJ00A

    4、https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN

    5、https://mp.weixin.qq.com/s/ATDotohELBhpOVORW54_PQ