想做項目但毫無頭緒？試試這7個有趣的開源機器學習項目
做項目是學習機器學習的必經之路，而有趣又有價值的項目往往是可遇而不可求的。你是否還在為找不到合適的項目而發愁?別擔心，我發現了在一些有用且有趣的開源機器學習項目，能幫助新手和專業人士保持樂趣，快樂學習。
1. NeuralTalk2
NeuralTalk2用于通過基于Python +numpy的多模式遞歸神經網絡，對圖像和視頻進行句子描述，它可以用來創建非常有趣的視頻。
鏈接：https://github.com/karpathy/neuraltalk2(4.9K)
2. DeOldify
這個開源項目包含一個深度學習模型，該模型已經過訓練，可以為灰度圖像添加高質量的色彩處理，效果驚人。簡言之，該項目是對舊圖像和電影膠片進行著色，還原和賦予其新的生命，你可以使用它為童年時期的舊膠片或黑白照片進行著色。
鏈接：https://github.com/jantic/DeOldify(10.4K)
彩色- 1921年的孩子(查理·卓別林電影)
3. Real-Time Voice Cloning
這款深度學習軟件在對某人的聲音進行5秒的采集之后，能夠克隆該聲音以實時生成任意語音。它仍處于起步階段，有一定效果但并不會加強語氣，語音聽起來很機械。聽起來蠻酷，但有一點點嚇人，你可以嘗試克隆某人的聲音。
鏈接：https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning(18K)
4. 人臉識別
這是世界上最簡單的人臉識別庫，其模型在野外基準測試中對已標記的人臉具有99.38%的準確率，你可以使用它在python或命令行中識別和操作人臉。了解其工作原理之后，你可以構建自己的培訓模型，我已經使用此人臉識別系統中的原理開發了一種實時人臉面具檢測器。
鏈接：https://github.com/ageitgey/face_recognition(34.7K)
人臉識別示例
5. TecoGAN
使用此機器學習項目存儲庫，你可以將代碼用于TemporallyCoherent GAN，以實現視頻超分辨率。將該項目與DeOldify結合使用，你可以為老電影片段著色并提高其質量。
鏈接：https://github.com/thunil/TecoGAN(2K)
TecoGAN示例
6. U-GAT-IT
朋友，你喜歡看動漫嘛?如果是個老二次元，那么U-GAT-IT你一定會感興趣(無監督生成注意力網絡，具有從圖像到圖像轉換的自適應層實例歸一化的功能)。它可以把一個人的圖像翻譯成動畫，看看他們在動畫里是什么樣子。
鏈接：https://github.com/taki0112/UGATIT(5.3K)
U-GAT-IT示例
7. Srez
使用深度學習的圖像超分辨率可以將一個16x16的輸入圖像放大4倍，從而生成64x64圖像。從下圖可以看到，它可以對原始人臉進行非常合理的重建。更酷的是，這種升級和重建被政府出于安全目的廣泛使用，電影行業也經常用到它。
鏈接：https://github.com/david-gpu/srez(5.1K)
Srez示例
機器學習項目千千萬，總有一個讓你既感興趣又有收獲。從做項目開始，讓機器學習變成一件有趣的事吧!
