让动画变高清。例如可以将动漫画面从1080p提升到2160p。
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ResNet50系列模型是当前的工业标准,用于提取图像特征。在谷歌在论文 BigTransfer (BiT) 中分享的模型则可以轻松打败ResNet50,尽管数据量很少。
表情识别。识别开心,悲伤,惊讶等等表情
去除人脸马赛克。眼中有码,心中无码”是境界,“图上有码,脑补解码”就是PULSE算法了。 PULSE 算法目前只支持人脸的马赛克“去除”,因为训练数据都是人脸。
去除图中的雨。图像中雨水条纹会严重降低能见度,导致许多当前的计算机视觉算法无法工作,比如在自动驾驶场景下图像去雨就变得非常重要。
物体检测项目。 输入一张图片,输出其中有哪些的物体对象,以及每个对象的位置。其最大的特点是运行速度很快,可以用于实时系统。
照片风格化。换成油画,卡通等等风格