小图无损放大。
视觉工具名库。包含了很多计算机视觉领域的功能,例如人脸识别,目标检测,轨迹跟踪,手势识别,图像实例分割等等
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)
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。
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。
人脸属性替换。例如换个鼻子嘴巴,甚至肤色和性别,通过StarGAN v2可是轻松的识别人脸属性, 并精准替换,肉眼都难以发现破绽。
视觉问答项目。什么是视觉问答VQA(Visual Question Answering)? 给定一幅图片及与图片相关的问题,系统通过理解图片回答这个问题,它涉及到图像识别和自然语言理解。