machine-learning - 训练 TensorFlow 修改图像

Question

我对训练 TensorFlow 模型来修改图像的可能性感兴趣，但我不太确定从哪里开始。几乎所有处理图像的示例/教程都是用于图像分类，但我想我正在寻找一些不同的东西。

图像分类训练数据通常包括图像加上一组相应的分类标签，但我正在考虑图像加上图像的“ future ”版本作为“标签”的情况。这可能吗？这真的只是一个变相的分类问题吗？

任何关于从哪里开始的帮助将不胜感激。此外，该解决方案不必使用 TensorFlow，因此任何有关替代机器学习库的建议也将不胜感激。

例如，假设我们要训练 TensorFlow 在图片中的对象周围绘制圆圈。

入站图像示例:

_{(来源:pbrd.co)}

标签/预期输出:

_{(来源:pbrd.co)}

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

我可以其次，很难找到有关使用tensorflow进行图像修改的信息:(但是看看这里:https://affinelayer.com/pix2pix/

根据我的理解，您确实使用了 GAN，但您不是在训练期间向生成器的输入提供随机数据，而是使用样本输入。