Neural Style Transfer with TensorFlow

4.6
103件の評価
提供:
Coursera Project Network
3,893人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Develop an understanding of how Neural Style Transfer works.

Be able to apply Neural Style Transfer to stylize a given content image.

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 the basics of Neural Style Transfer with TensorFlow. Neural Style Transfer is a technique to apply stylistic features of a Style image onto a Content image while retaining the Content's overall structure and complex features. We will see how to create content and style models, compute content and style costs and ultimately run a training loop to optimize a proposed image which retains content features while imparting stylistic features from another image. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Tensorflow pre-installed. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

Deep LearningMachine LearningNeural Style TransferTensorflowkeras

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. Introduction

  2. Import the Model

  3. Import Libraries and Helper Functions

  4. Image Preprocessing and Display

  5. Content and Style Models

  6. Compute Content Cost

  7. Define Gram Matrix

  8. Compute Style Cost

  9. Training Loop

  10. Plot the Results

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

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。