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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。

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。

人工智能换脸。

视频运动放大。视频运动放大技术是一种从视频到视频的滤波处理，可以使我们能够看到在视频中肉眼看不到的小的运动，例如振动飞机机翼的动作，或者在风的影响下摇摆的建筑物等。

改变人体姿势。简单点说，就是给定一幅含有人物的图片和一个目标姿态，将图片内人物转换成目标姿态的样子。当然目标姿态可以是从其他图片人物中计算得来的。（所以也可以将一幅图片的人物转成另一图片内人物的姿态）

拍照做题。输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。 请查看系统文档说明来运行程序。注意，这是一个半开源的项目，目前上传的版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式（如果想要识别更加复杂的表达式，可以参考数学公式识别的论文）。可以参考的代码是前面字符识别部分以及整个算法处理框架。