Deep Learning with PyTorch : Neural Style Transfer

4.3
estrelas
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oferecido por
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Neste Projeto Guiado gratuito, você irá:

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

Clock2 Hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

Convolutional Neural NetworkDeep LearningpytorchNeural Style Transfer

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Set google colab runtime

  2. Loading VGG-19 pretrained model

  3. Preprocess Image

  4. Deprocess Image

  5. Create content and style loss

  6. Get content,style features and create gram matrix

  7. Training loop

Como funcionam os projetos guiados

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

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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