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面对面绘画机:STAT-479类项目,威斯康星大学麦迪逊分校
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2021-02-18
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深度学习项目 这是塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)教授指导的2019年秋季的最终项目。 该研究所是威斯康星大学麦迪逊分校。 主要工作 我们提出一种面对面绘画的机器,该机器可以识别一个人,然后根据给定的绘画风格自动生成他/她的肖像。 在项目的第一部分,我们对自己的数据集实施转移学习,以测试不同CNN架构的性能。 我们使用了几种卷积架构,ResNet达到了最佳效果。 然后,我们使用FaceNet方法基于不同的CNN体系结构执行面部验证:ResNet34,ResNet50,VGG16和VGG19。 ResNet34模型在LFW数据集上给出了最佳的测试结果,仅20个历时后,测试精度达到81.47%,AUC为0.90。我们还引入了一种神经风格转换方法来生成不同绘画风格的肖像。 我们选择预先训练的VGG19架构来实现这种方法,并且生成的肖像至少在质量上可以与普通肖像绘画相
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Face-to-Painting-Machine-master.zip (12个子文件)
Face-to-Painting-Machine-master
STAT479_Project_Report.pdf 1.38MB
479_Presentation.pdf 4.02MB
code
Deep_Face.ipynb 490KB
train_VGG16.ipynb 71KB
train_res50.ipynb 132KB
train_inceptionv3.ipynb 179KB
DLresnet.ipynb 100KB
train_res34.ipynb 74KB
download_note.ipynb 1.57MB
scrip.ipynb 512KB
train_VGG19.ipynb 132KB
README.md 4KB
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kudrei
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