干货 ｜ 近期热点机器学习git项目

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No1 ： PyTorchImplementation of DeepMind ’ s BigGAN （ https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BigGAN ）

对抗神经网络（ GANs ）让我们对计算机视觉着迷，它是由 Lan Goodfellow 在几年前发明的，后来逐步发展为一个研究的整体。

DeepMind 去年提出了 BigGAN 的概念，直到现在我才通过 PyTorch 实现了它。该存储库还包括预训练模型（ 128 × 128 、 256 × 256 和 512 × 512 ）。您只需在一行代码中安装：

pip install pytorch-pretrained-biggan

此外，如果您对 BigGAN 的论文感兴趣，欢迎访问以下网址，学习更多的知识： https://openreview.net/forum?id=B1xsqj09Fm

No2 ： NVIDIA ’ s SPADE （ https://github.com/NVlabs/SPADE ）

对任何对深度学习感兴趣的人来说，处理图像数据的能力逐渐成为一个决定性的因素。计算机视觉算法的出现和迅速发展在这一过程中发挥了至关重要作用，而 Nvidia 是这个领域的主要领导者。我们来看一下其在 2018 年以来的发展：

• Video-to-Video TranslationTechnique using PyTorch

• NVIDIA ’ s Machine Learning Model Convertsa Standard Video into Stunning Slow Motion

• NVIDIA ’ s FastPhotoStyle Library WillMake you an Artist

而现在有人提出了 NVIDIA 另外的应用方向：在给定输入语义布局的情况下合成真实照片的能力。它的效果到底好不好？下图的比较提供了一个很好的例子：

SPADE 在流行的 COCO 数据集上胜过了现有的方法，上面链接的存储库将承载 PyTorch 实现和此技术的预训练模型。

No3 ： SiamMask – Fast Online Object Tracking andSegmentation （ https://github.com/foolwood/SiamMask ）

此存储库的方法是基于一篇论文“ Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach （ https://arxiv.org/abs/1812.05050 ）”。这种技术被称为 SiamMask ，非常地简单、通用和快捷。这个存储库是 siammask （ cvpr2019 ）的官方推理代码。有关技术细节，请参阅上述论文。

No4 ： 3D Human Pose Detection （ https://github.com/mkocabas/EpipolarPose ）

该 github 项目代表着姿态检测项目近年来所取得的进步。 10 年前谁会想到我们能够预测一个人的下一次身体运动呢？

该 Github 存储库是“使用多视图几何图形的三维人体姿势自监督学习”的 PyTorch 实现。作者开创了一种新的技术，称为外极板姿势，一种自我监督的学习方法估计人体的三维姿势。在训练阶段，极板姿态技术从多视图图像估计二维姿态。然后，它使用极线几何来生成三维姿势，然后反过来又被用来训练三维姿态估计器。

此外，本论文也被 CVPR 2019 大会接受！

No5 ： DeepCamera – World ’ s First AutoML Deep Learning Edge AI Platform （ https://github.com/SharpAI/DeepCamera ）

在多个方面，这是一个独特的 github 存储库。这是一个开放源代码的深度学习模型，用于保护我们的隐私。整个 Deepcamera 概念源于自动机器学习（ automl ）。所以我们甚至不需要任何编程经验就可以训练一个新的模型。

Deepcamera 可以在 Android 设备上工作，我们还可以将代码与监控摄像头集成在一起。 Deepcamera 的代码还有很多功能，包括：

• 人脸识别

• 人脸检测

• 从移动应 用程序控制

• 目标检测

• 运动检测

长按扫描下方小程序码，互动提问 

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