欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战》。所谓项目课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解。
本次主题
GAN在图像质量提升等底层任务中得到了广泛应用,极大地促进了图像降噪,图像去模糊,图像超分辨,图像修复等领域的算法进步,本次我们聚焦于自然图像降噪任务,带领大家实战一个基于GAN的图像降噪框架。本次课程定价为49元,讲解约为70分钟,各部分课程内容与时长如下:
部分 | 内容 | 时长(分钟) |
No.1 | 项目介绍 | 6 |
No.2 | 数据读取 | 23 |
No.3 | 模型搭建 | 11 |
No.4 | 模型训练 | 22 |
No.5 | 模型测试 | 10 |
下面我们来简单看一下各部分的内容:
第1部分:介绍本次项目的内容。
第2部分:数据读取。
第3部分:模型搭建。
第4部分:模型训练。
第5部分:模型测试。
本次课程为录播课程,讲师为言有三,技术社区《有三AI》创始人。
先后就读于华中科技大学(2008-2012),中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015),先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3),深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验,拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验,著有书籍《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4),《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6),《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7),《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4),拥有10余项发明技术专利与学术论文。