视觉迁移模型。谷歌发文介绍了其BigTransfer(BiT),称其为目前最先进的预训练模型,在分类问题中仅需要每个类少量几个样本即可达到极其优秀的性能。事实上,在ImageNet预训练的Re……
车牌识别项目。
表情识别。识别开心,悲伤,惊讶等等表情
语义软分割。语义软分割(Semantic Soft Segments),旨在精确表示图像不同区域间的软过渡. 类似于磁力套索(magnetic lasso) 和魔术棒(magic wand) 的功能. 普通语义分割将每个像素分配到一个类,语义软分割中则每个像素有可能分配到多个类,且目标之间的过渡区域平滑,这对于图像编辑是非常重要的。以往这需要专业的PS人员处理,而通过软语义分割,将这个过程实现自动化。
识别图中文字。
涂鸦变实物。我们画一幅涂鸦,用颜色区分每一块对应着什么物体,它就能照着我们的空间布局思路,合成以假乱真的真实世界效果图。 在AI界这叫做叫“语义布局”。
使图片变高清。优秀的图像超分辨率项目。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。