Deep Learning with PyTorch : Neural Style Transfer
Understand Neural Style Transfer Practically
Be able to create artistic style image by applying style transfer using pytorch
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
In this 2 hour-long project-based course, you will learn to implement neural style transfer using PyTorch. Neural Style Transfer is an optimization technique used to take a content and a style image and blend them together so the output image looks like the content image but painted in the style of the style image. We will create artistic style image using content and given style image. We will compute the content and style loss function. We will minimize this loss function using optimization techniques to get an artistic style image that retains content features and style features. This guided project is for learners who want to apply neural style transfer practically using PyTorch. In order to be successful in this guided project, you should be familiar with the theoretical concept of neural style transfer, python programming, and convolutional neural networks.A google account is needed to use the Google colab environment.
Навыки, которые вы получите
- Convolutional Neural Network
- Deep Learning
- pytorch
- Neural Style Transfer
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Set google colab runtime
Loading VGG-19 pretrained model
Preprocess Image
Deprocess Image
Create content and style loss
Get content,style features and create gram matrix
Training loop
Как устроены проекты с консультациями
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе DEEP LEARNING WITH PYTORCH : NEURAL STYLE TRANSFER
The understanding in this course is amazing and very satisfying. I will recommended to my friends to take this one.
Excellent course with great structure, I will highly recommend this course and instructor was very knowledgeable.
It was a super informative project course, very well explained and demonstrated.
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
