说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
机器学习模型能够对图像、音乐和故事的统计潜在空间（latent space）进行学习，然后从这个空间中采样（sample），创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品
2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式。
Keras里的UpSampling2D层不是中的双线性内插，而是简单的重复图像。这点和pytorch不一样，pytorch默认使用的是双线性内插。
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10％。
生成式对抗网络（GAN）是近期深度学习领域中最有前景的发展之一。 GAN由Ian Goodfellow于2014年推出，它通过分别训练两个相互竞争和合作的深度网络（称为生成器[Generator]和鉴别器[Discriminator]）来进军无监督学习的问题。 在训练过程中，两个网络最终都会学习到如何执行各自任务。
在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。 众所周知，Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上，统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型，这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受，是因为对于同一个预测建模任务来说，可能存在无数种解决策略，但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]
雷锋网 AI 研习社按，在本文中，作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛（https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification）中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久，并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强，可以用于其它的图像识别任务。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社将原文编译整理如下。
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
焊接缺陷可以定义为焊接零件中出现的焊接表面不规则、不连续、缺陷或不一致。焊接接头的缺陷可能导致零件和组件的报废、昂贵的维修费用、工作条件下的性能显著降低，以及在极端情况下，还会导致财产和生命损失的灾难性故障。
DanceNet 中最主要的三个模块是变分自编码器、LSTM 与 MDN。其中变分自编码器（VAE）是最常见的生成模型之一，它能以无监督的方式学习复杂的分布，因此常被用来生成图像数据。VAE 非常优秀的属性是可以使用深度神经网络和随机梯度下降进行训练，并且中间的隐藏编码还表示了图像的某些属性。
【新智元导读】这篇文章介绍了作者在Kaggle植物幼苗分类比赛使用的方法，该方法连续几个月排名第一，最终排名第五。该方法非常通用，也可以用于其他图像识别任务。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
钢铁是现代工业最重要的建筑材料之一，不仅在民用领域，在军事领域也是重要的制造材料。钢铁企业对生产的钢铁进行缺陷检查，是保证钢铁产品质量的重要环节。借助卷积神经网络算法和U-Net结构，可以准确地检测出钢铁平面的焊接故障，还能评估它的严重程度。本文即介绍了这一检测方法，并给出了3个样本结果。
相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 📷 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型，其目标是学习如何生成与训练数据来自同一数据集的新样本。在训练阶段，生成模型试图解决密度估计的核心任务。在密度估计中，我们的模型学习构建一个估计——pmodel(x)——尽可能类似于不可观察的概率密度函数——pdata(x)。需要说明的是，生成模型应该能够从分布中生成新样本，而不仅仅是复制和粘贴现有样本。一旦我们成功地训练了我们的模型，它就可以用于各种各样的应用，从各种形式的重建，如图像填充、着色和超分辨率到生成艺术品。
由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络（GAN）是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案。它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分，从而能够生成相当逼真的合成图像。
选自 Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇、黄小天 众所周知，图像就是像素值的集合，而这个观点可以帮助计算机科学家和研究者们构建一个和人类大脑相似并能实现特殊功能的神经网络。有时候，这种神经
免责声明:本文所使用的方法和技巧仅供教学用途。这不是一项科学严谨的研究，也不会发表在期刊上。这篇文章是为那些对计算机视觉/深度学习感兴趣，并希望通过实际的、动手操作的方法来学习的读者准备的。
焊接缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象。焊接接头的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂，在工作条件下的组件的性能显着下降，在极端情况下还会导致灾难性故障，并造成财产和生命损失。此外，由于焊接技术固有的弱点和金属特性，在焊接中总是存在某些缺陷。不可能获得完美的焊接，因此评估焊接质量非常重要。
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
在本章中，我们将研究生成对抗网络（GAN）。 它们是一种深度神经网络架构，它使用无监督的机器学习来生成数据。 他们在 2014 年由 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的论文中介绍，可在以下链接中找到。 GAN 具有许多应用，包括图像生成和药物开发。
这篇文章记录了我参加 Kaggle 植物幼苗分类比赛 所采用的方法。我曾连续几个月占据榜首，并最终名列第五。这些方法通用性很好，可以应用到其他的图片分类任务中。（戳链接：https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification））
深度学习近来是机器学习最流行的子领域，因为针对高维数据拥有强大的建模能力，它在很多不同的任务与领域都绽放了夺目的光彩，例如计算机视觉、自然语言处理与智能体学习等。深度学习模型是一种表示学习方法，即根据模型学习表示的本身，而不仅仅如同传统机器学习那样将表示映射到输出。
王小新 编译自 TowardsDataScience 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 以前，从照片里抠出人像去掉背景，是要到处求PS大神帮忙的。大神时间有限，抠图这种消耗大量时间又不炫技的事，
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者，ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路，如150+层的网络。在ResNet之前，由于梯度消失(vanishing gradients)的问题，训练非常深的神经网络是非常困难的。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。 代码：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处
什么是图像分割问题呢？简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像 Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图，左边是给出图像，可以看到人和摩托车，右边是分割结果。
LeNet 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展
上一章通过简单模型（一堆Conv2D和MaxPooling2D层）和一个简单的用例（二进制图像分类）为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是，计算机视觉不仅仅是图像分类！本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
选自Sicara Blog 作者：Raphaël Meudec 机器之心编译 参与：陈韵竹、李泽南 2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN），今天，GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊（image deblurring）任务当中。 Keras 代码地址：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 此外，请查阅 DeblurGAN 的原始论文（https://arx
文本到图像的合成是生成对抗网络（GAN）的用例之一，它具有许多工业应用，就像前面章节中描述的 GAN 一样。 从文本描述中合成图像非常困难，因为要构建可以生成反映文本含义的图像的模型非常困难。 一个试图解决这个问题的网络是 StackGAN。 在本章中，我们将使用 TensorFlow 作为后端在 Keras 框架中实现 StackGAN。
本文基于一篇题为《Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach》的研究论文：
【新智元导读】深度学习框架Keras的作者、Google人工智能专家François Chollet 最近开发了一个专注于AI开源项目的讨论&合作的平台AI·ON（地址：http://ai-on.org）。该平台目前已公布10个AI项目，包括3个基础研究项目和7个应用研究项目，欢迎所有对这些棘手却重要的AI问题感兴趣的研究人员来共同研究。 深度学习框架Keras的作者、Google人工智能专家François Chollet 最近开发了一个专注于AI开源项目的讨论&合作的平台AI·ON（地址：http://
想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
左边是原图，右边是修图。是不是觉得美女与右边图片的背景搭在一起，更有动感和帅气。可是不会修图啊，肿么办？ 今天让我们来看一个有意思的AI应用，让不会PS的你，也能立马拥有吊炸天的修图超能力，没准还能分分钟修完上万张图，秒杀所有PS修图大神。 以下是机器学习大神Gidi Shperber讲述，他是到底一步步把这个模型给搞出来的详细过程。你要不要自己也来训练一个呢？ 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | shawn 引言 在机器学习领域摸爬滚打的这几年中，我一直想开发一个实用的机器学
‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量
通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。
刚才边写这个，别跑程序，偏偏没有选择自动保存，因此没得了，一个字也没有给我留下来，消耗了我所有的耐心。
作者：Gidi Shperber 参与：Nurhachu 、黄小天 近日，Medium 上出现了一篇题为《Background removal with deep learning》的文章，讲述的是
选自Medium 作者：Gidi Shperber 机器之心编译 参与：Nurhachu 、黄小天 近日，Medium 上出现了一篇题为《Background removal with deep le
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