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※ 最終更新:2024/02/18 
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▼ 目 次

【復習】PyTorch ではじめる AI開発

  1. CHAPTER 02 定点カメラの映像を認識するicon_new.gif

実用的なAI開発へ

画像生成 2 GAN(敵対的生成ネットワーク)

  1. 顔の合成:StarGAN-v2
  2. 画像スタイル変換:CycleGAN
  3. 人間の年齢による顔の変化:DLFS
  4. StyleGANを使った画像編集:StyleGAN e4e
  5. StyleGAN3による画像とビデオの編集:StyleGAN3
  6. 静止画から作るフェイク動画:First Order Motion Model
  7. GANによる似顔絵生成:QMUPD
  8. 画像に別の画像のスタイルを転送:PAMA
  9. 音声で顔画像を動かす:One Shot Talking Face
  10. 顔画像に様々なスタイルをブレンドする:BlendGAN
  11. 個別の学習プロセス無しでFaceSwapを実現する:SberSwap

物体認識

  1. 物体認識の深層学習タスク:YOLO V7
  2. カスタムデータによる学習1「マスク着用の判定」
  3. カスタムデータによる学習2「じゃんけんの判定1」
  4. 学習パラメータ考察
  5. カスタムデータによる学習3「じゃんけんの判定2」
  6. カスタムデータによる学習4「じゃんけんの判定3」
  7. 元になる学習モデルの違いによる考察
  8. 「じゃんけん」カスタムデータによる学習モデルまとめ

ディープ・ラーニングの新技術

画像生成

顔認証 (Face recognition)~

▲ 顔認証アプリケーション実用編
▲ 顔認証アプリケーション基礎編

PyTorch ではじめる AI開発

AI・エッジコンピューティング

▼「OpenVINO™ Toolkit」について
▼ アプリケーション例 1


 ↑ OpenVINO™ Toolkit を利用した Python プログラム 詳しくは こちら

▼ アプリケーション例 2
 

トピックス

最新情報icon_new.gif

■【復習】PyTorch ではじめる AI開発

■ 環境構築

■ 画像生成 2 GAN(敵対的生成ネットワーク)

■ 物体認識

■ ディープ・ラーニングの新技術

■ 画像生成

■ 顔認証アプリケーション実用編

■ 顔認証アプリケーション基礎編

▼ ~ 履歴 ~

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Last-modified: 2024-02-18 (日) 14:30:01