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Understand Neural Style Transfer Practically
Be able to create artistic style image by applying style transfer using pytorch
Mostre essa experiência prática em uma entrevista
In this 2 hour-long project-based course, you will learn to implement neural style transfer using PyTorch. Neural Style Transfer is an optimization technique used to take a content and a style image and blend them together so the output image looks like the content image but painted in the style of the style image. We will create artistic style image using content and given style image. We will compute the content and style loss function. We will minimize this loss function using optimization techniques to get an artistic style image that retains content features and style features. This guided project is for learners who want to apply neural style transfer practically using PyTorch. In order to be successful in this guided project, you should be familiar with the theoretical concept of neural style transfer, python programming, and convolutional neural networks.A google account is needed to use the Google colab environment.
Convolutional Neural Network
Deep Learning
pytorch
Neural Style Transfer
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Set google colab runtime
Loading VGG-19 pretrained model
Preprocess Image
Deprocess Image
Create content and style loss
Get content,style features and create gram matrix
Training loop
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
por JA
21 de fev de 2021Excellent course with great structure, I will highly recommend this course and instructor was very knowledgeable.
por KD
15 de jan de 2021It was a super informative project course, very well explained and demonstrated.
por MM
4 de ago de 2021A liitle more talk about the theoretical background of the paper would have been nice
por IP
6 de jan de 2022great guided project , learn NST, pytorch, vgg architecture before starting and there are some exceptions in the code feel free to search in stackoverflow.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
