|
OpenFace 是一个使用深度神经网络，用 Python 和 Torch 实现人脸识别的项目。神经网络模型基于 Google Florian Schroff 等人的 CVPR 2015 论文“FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering” ，Torch 让网络可以在 CPU 或 CUDA 上运行。 这是CMU的一个使用深度神经网络进行人脸识别的免费、开源项目。该项研究得到美国国家科学基金会（NSF）的支持，以及英特尔、谷歌、 Vodafone、英伟达和 Conklin Kistler 的额外支持。这个 Github 库中包含 batch-represent、real-time web、compare.py、vis-outputs.lua、classifier.py 等的 demo 和测试、训练、评估等的代码。 srez Star：3951 Github 地址：https://github.com/david-gpu/srez srez（super-resolution through deep learning），即通过深度学习实现图像超分辨率。这个项目是利用深度学习将 16x16 的图像分辨率增加 4 倍，基于用来训练神经网络的数据集，所得到的图像具有鲜明的特征。 下图是这个网络所能做到的一个随机、没有特意挑选的示例。从左到右，第一列是 16x16 的输入图像，第二列是利用标准的双三次插值算法（bicubic interpolation）所能得到的结果，第三列是我们的神经网络的结果，然后最右列是原本的真实图像。
如你所见，神经网络能够产生与原始的人脸非常相似的图像。由于用于训练的数据集主要由面朝正前方而且光线良好的人脸图像组成，所以当脸的朝向不是正前方、光线不足或脸被眼镜或手遮住了部分时，输出的效果会比较差。 open_nsfw Star：3076 Github 地址：https://github.com/yahoo/open_nsfw
这是雅虎构建的用于检测图片是否包含不适宜工作场所（NSFW）内容的深度神经网络项目，GitHub 库中包含了网络的 Caffe 模型的代码。检测具有攻击性或成人内容的图像是研究人员进行了几十年的一个难题。随着计算机视觉技术和深度学习的发展，算法已经成熟，雅虎的这个模型能以更高的精度分辨色情图像。 由于 NSFW 界定其实是很主观的，有的人反感的东西可能其他人并不觉得如何。雅虎的这个深度神经网络只关注NSFW内容的一种类型，即色情图片，所以该模型不适用于检测素描、文字、动画、暴力图片等内容。 NeuralTalk2 Star：3010 Github 地址：https://github.com/karpathy/neuraltalk2
循环神经网络（RNN）可以用于给图像取标题。NeuralTalk2 比原始版本的 NeuralTalk 更快而且性能更好。与原来的 NeuralTalk 相比，NeuralTalk2 的实现是批量的，可以使用 Torch 在 GPU上运行，并且支持 CNN 微调。这些都使得语言模型（~100x）的训练速度大大加快，但由于我们还有一个 VGGNet，因此总体上的提升没有很多。但是这仍然是个好模型，可以在 2~3 天里训练好，而且表现出的性能非常好。 Google Brain 2016年9月22日发布了 Vinyals et al.（2015）的图说模型（前文介绍的Show and Tell 模型）。它的核心模型与 NeuralTalk2（一个CNN后面跟着RNN）非常相似，但由于 Google 有更好的CNN，加上一些小技巧和更细致的工程，Google 发布的模型应该比 NeuralTalk2 的效果更好。这个项目里用 Torch 实现的代码将作为教育目的保留。 Colornet Star：2956 Github 地址：https://github.com/pavelgonchar/colornet
Colornet 是一个给灰度图像自动上色的神经网络。效果如上图所示。 image-analogies Star：2769 GitHub 地址：https://github.com/awentzonline/image-analogies
|
