Tensorflow(@CVision) – Telegram
Tensorflow(@CVision)
15.3K subscribers
1.29K photos
310 videos
81 files
2.53K links
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق
بینایی ماشین و پردازش تصویر

TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision

سایت:
http://class.vision

👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها:
@classvision_support

لینک گروه:
@tf2keras
Download Telegram
#مقاله #سورس_کد

برون یابی تصویر با شبکه های مولد تخاصمی

Painting Outside the Box: Image Outpainting
#keras Implemenation of image outpaint

🔗poster:
https://cs230.stanford.edu/projects_spring_2018/posters/8265861.pdf

🔗code:
https://github.com/bendangnuksung/Image-OutPainting

🔗dataset (beach data):
http://cvcl.mit.edu/scenedatabase/coast.zip


#outpaint #GAN #keras #stanford
#مقاله #سورس_کد

برون یابی تصویر با شبکه های مولد تخاصمی

Painting Outside the Box: Image Outpainting
#keras Implemenation of image outpaint

https://news.1rj.ru/str/cvision/658

#outpaint #GAN #keras #stanford
Fun papers from SIGGRAPH 2018
- Filling up a street with water from only a dual camera mobile phone photo
- Soft segmentation for easy background replacement
- Reconstruct surfaces of glass & mirror surfaces, pretty hard for 3D scanning

https://news.1rj.ru/str/cvision/660
بیش از 7000 مجموعه داده

7,000 public datasets:
https://www.kaggle.com/datasets

#kaggle #dataset
یک کتابخانه سطح بالای بینایی کامپیوتر در #پایتون که از چندین کتابخانه دیگر، نظیر openCV استفاده میکند و برنامه نویس بدون دانش پردازش تصویری میتواند برنامه های خود را بنویسد.

http://simplecv.org/
#دمو #مقاله #سورس_کد
دموی آنلاین تبدیل چهره با شبکه های مولد

https://blog.openai.com/glow/

#GAN #GLOW #generative
Slides from #JSM2018

Introductory Overview Lecture on The Deep Learning Revolution

http://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/jsm2018.htmlTr
#هوش_مصنوعی فوق‌العاده‌ای که میتونه قطرات آب و باران را از عکس‌های ثبت شده حذف کند.

Attentive Generative Adversarial Network

https://arxiv.org/abs/1711.10098.pdf

🙏Thanks to: @myzoomit

#GAN
Quickly search over billions of images

image-match is a simple (now Python 3!) package for finding approximate image matches from a corpus. It is similar, for instance, to pHash, but includes a database backend that easily scales to billions of images and supports sustained high rates of image insertion: up to 10,000 images/s on our cluster!:

https://github.com/ascribe/image-match