目标检测,物体识别
音乐创作机。Magenta旨在探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的作用。
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)
车牌识别项目。
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。
预测蛋白质形状。AlphaFold 是 DeepMind 开源的人工智能系统,借助 AlphaFold 可以更加准确的预测蛋白质的形状。主要应用于医疗保健和生命科学领域,有可能加速药物的研究与发现。
反美颜系统。美颜就是通过“曲面液化”来达到形状调整的目的的, 只要经过液化的照片,电脑都能找到痕迹,并将其还原。