51CTO禾路自己动手,实现《天气之子》滤镜REDUX

网盘目录

01 L1 课程实现了什么你可以学习到什么.mp4100.47 mb
02 L2 传统方法和语义分割基础、Unet基本情况和环境构建.mp4186.4 mb
03 L2.5从零开始,编写Unet模型代码.mp442.19 mb
04 L4结合SeamlessClone等图像处理方法,实现融合.mp4121.59 mb
05 L5基于OpenCV的Pytorch模型部署.mp4197.24 mb
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禾路

适合人群:

适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础,对“天空替换”感兴趣的人士。

你将会学到:

可以获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法。

  • 可以获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法。

课程简介:

    本课程基于Pytorch实现天空对象的语义分割,并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容,最终能够实现远超传统算法的运行效果!

具体内容包括:

1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等

2、一种有效的天空分割数据集准备方法,并且获得数据集

3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法

4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术

5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术


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