Deep Learning with PyTorch : Neural Style Transfer

4.3
50件の評価
提供:
Coursera Project Network
2,869人がすでに登録済みです
この無料ガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Understand Neural Style Transfer Practically

Be able to create artistic style image by applying style transfer using pytorch

この実践的な経験を面接でアピールする

Clock2 Hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Convolutional Neural Network
  • Deep Learning
  • pytorch
  • Neural Style Transfer

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  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

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

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