Исходное сообщение
"Реализация нейронной сети для синтеза и редактирования лиц" Отправлено opennews, 27-Окт-18 22:19
Опубликована (https://blog.insightdatascience.com/generating-custom-photo-... реализации системы машинного обучения на основе генеративно-состязательной (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%... нейронной сети (GAN), позволяющей синтезировать и редактировать изображения лиц людей. После обучения сети на коллекции лиц реальных людей, система позволяет синтезировать новые лица или изменять произвольные фотографии на основе задаваемых характеристик, таких как пол, цвет и длина волос, выражение лица, наличие улыбки, форма носа и глаз. Реализация написана на языке Python с использованием платформы Tensorflow. В качестве основы используется готовая модель pg-GAN на основе коллекции изображений лиц, опубликованная (https://github.com/SummitKwan/transparent_latent_gan/tree/ma... компанией NVIDIA. Для классификации признаков дополнительно задействована свёрточная нейронная сеть, обученна на коллекции CelebA (http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html), включающей более  30 тысяч изображений лиц, для каждого из которых определено 40 описательных характеристик (цвет волос, форма лица, разрез глаз и т.п.).  Наработки  проекта распространяются (https://github.com/SummitKwan/transparent_latent_gan) под лицензией MIT. Дополнительно можно отметить публикацию компанией DeepMind  библиотек graph_nets (https://github.com/deepmind/graph_nets/) и  TRFL (https://github.com/deepmind/trfl) для графовых нейронных сетей и обучения с подкреплением. Библиотеки реализованы поверх платформы Tensorflow  и поставляются под лицензией Apache 2.0. В качестве примеров применения графовых нейронных сетей называется поиск кратчайшего пути, сложные сортировки с предсказанием следования элементов и системы предугадывания поведения физических процессов. TRFL позволяет создавать агенты обучения с подкреплением, выбирающие стратегию поведения с учётом опыта предыдущего взаимодействия со средой. URL: https://blog.insightdatascience.com/generating-custom-photo-... Новость: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=49509