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Understand Neural Style Transfer Practically
Be able to create artistic style image by applying style transfer using pytorch
Mettez en valeur cette expérience pratique dans un entretien
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.
Convolutional Neural Network
Deep Learning
pytorch
Neural Style Transfer
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
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
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par IP
6 janv. 2022great guided project , learn NST, pytorch, vgg architecture before starting and there are some exceptions in the code feel free to search in stackoverflow.
par JA
21 févr. 2021Excellent course with great structure, I will highly recommend this course and instructor was very knowledgeable.
par KD
15 janv. 2021It was a super informative project course, very well explained and demonstrated.
par MM
4 août 2021A liitle more talk about the theoretical background of the paper would have been nice
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