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深度学习之星（二）：GAN之图像转换

本次分享为深度学习之星系列第二场，第一场传送门 深度学习之星：GAN的原理

分享背景

生成式对抗网络（GAN）是近两年机器学习领域的新秀，截止目前GAN的应用已经延伸至视频、图像、文字、语音等众多领域，尤其在图像的生成与图像转换领域。本场公开课将分享GAN在图像风格转换方面的应用，并深入解读2篇GAN在图像风格转换方面最新的论文，探索GAN在图像转换领域的实现方法。

分享大纲

• 介绍GAN与cGAN的基本思想
• 介绍配对与非配对的图像转换方法
• 详解文献的实现流程
• 探索与总结图像转换方法

分享人

陈俊，华中科技大学自动化学院在读硕士研究生，模式识别专业，研究兴趣包括：计算机视觉（视频理解、行为识别、目标检测与分类等），深度学习，机器学习等。

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公开课《深度学习之星（二）：GAN之图像转换》课后讨论

分享时间

12 月 14 日（星期四）  20:00