PyTorch实战——CycleGan模型实战

PyTorch实战——CycleGan模型实战

120分钟

系统学习强大图像处理工具CycleGAN

系统学习强大图像处理工具CycleGAN
一、CycleGan - 1.CycleGan网络所需数据 - 2.CycleGan整体网络架构 - 3.PatchGan判别网络原理 - 4.Cycle开源项目简介 - 5.数据读取与预处理操作 - 6.生成网络模块构造 - 7.判别网络模块构造 - 8.损失函数:identity loss计算方法 - 9.生成与判别损失函数指定 - 10.VISDOM可视化配置 二、视频分析3D卷积 - 1.3D卷积原理解读 - 2.UCF101动作识别数据集简介 - 3.测试效果与项目配置 - 4.视频数据预处理方法 - 5.数据Batch制作方法 - 6.3D卷积网络所涉及模块 - 7.训练网络模型
唐宇迪
唐宇迪

同济大学硕士,华东理工大学博士