生成对抗网络（GANs）用于图像增强
GANs用于图像增强
设计个性化的生成对抗网络（GANs）用于图像到图像的转换以在脸部上增加眼镜
快速说明：我很快就要开始具有挑战性的OMSCS硕士课程了。因此我将减少写作频率。但是，我希望在每个学期结束后都能回来写写在前一个学期中学到的东西。例如，我计划在12月完成第一个学期后，写一篇关于强化学习（RL）的文章。因此，如果你有兴趣，特别是那些打算未来参加OMSCS的人，请继续关注！
最近，我在个人时间中一直在尝试生成对抗网络（GANs），希望所获得的见解也能在我的专业工作中得到应用。在我的专业角色中，我会从头开始构建人脸识别系统，而GANs可能非常有用，特别是作为图像增强的技术手段。在我之前的一篇文章中，我分享了以数据为中心的AI和不同的数据增强和收集策略，可以在此处看到：
以数据为中心的AI-数据收集和增强策略
数据为中心的机器学习项目的数据生成策略的综合指南
pub.towardsai.net
在图像增强的一种方法中，我已经简要提到了GANs可以用作技术手段；因此，在本文中，我将进一步阐述它。我可能对GANs的知识不是非常深入——我还没有参加Coursera上的GANs专项课程——我的对GANs的理解主要建立在我在TensorFlow：高级技术专项课程中获得的技能基础之上。尽管如此，借助我所知道的，本文将介绍一个原创的、定制的GANs模型和一个成功的解决方案，用于将眼镜增加到非戴眼镜的脸上，特别用于图像增强的目的。
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不再犹豫，让我们开始吧！
