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京东 11.11 红包
6.13 Android界面设计
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原书信息:清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html 第6章 StyleGAN与人脸生成 当你读完第6章时,你应该能够: l 理解掌握GAN的理论与方法。 l 理解掌握Progressive GAN的理论与方法。 l 理解掌握StyleGAN的技术演进逻辑。 l 理解掌握StyleGAN2的技术演进逻辑。 l 理解掌握StyleGAN2-ADA的技术演进逻辑。 l 理解掌握StyleGAN3的技术演进逻辑。 l 基于StyleGAN2预训练模型实战人脸生成器。 l 基于Socket搭建的人脸生成服务器。 l 桌面版人脸生成客户机实战和Android版人脸生成客户机实战。 6.1 项目动力 生成对抗网络模型GAN,参见论文Generative adversarial nets(GOODFELLOW I, POUGET-ABADIE J, MIRZA M, et al. 2014),由Ian Goodfellow等于2014年发布,旨在生成高度逼真的图像。 GAN引领了图像生成领域的变革,一系列改进模型相继涌现。其中NVIDIA公司研究人员发布的一系列高质量图像生成方法尤为著名。包括Progressive GAN (2017)、StyleGAN (2018)、StyleGAN2 (2019)、StyleGAN2-ADA (2020)、StyleGAN3 (2021)五个经典模型。
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6.6 StyleGAN2-ADA解析
6.15 Android版客户机测试
6.7 StyleGAN3解析
6.12 新建Android项目
6.9 客户机与服务器通信逻辑
6.2 GAN解析
6.3 Progressive GAN解析
6.14 Android客户机逻辑设计
6.11 桌面版客户机设计与测试
6.16 小结
7.12 FaceNet人脸识别模型
9.4 数据集与特征提取
2.7 MobileNetV3建模
3.12 Android界面设计
3.28 训练resNet50 模型
7.8 人脸识别模型训练
2.19 数据标准化
4.13 非极大值抑制
4.9 滑动窗口实现目标检测
2.21 模型训练
2.22 模型评估
安卓也能玩iOS端的游戏了?
3.20 ResNet卷积网络
4.12 交并比
3.18 Softmax回归
2.6 卷积运算
3.8 激励函数
2.15 为什么使用卷积?
3.19 VGG-16卷积网络
7.13 FaceNet服务器设计
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9.8 AlphaFold2项目实战演示
2.11 简单卷积神经网络
4.10 卷积方法实现滑动窗口
3.17 参数与超参数
6.13 首页模块设计
4.15 YOLO技术演进
3.10 梯度下降
1.11 决定系数