想做项目但毫无头绪？试试这7个有趣的开源机器学习项目！

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做项目是学习机器学习的必经之路，而有趣又有价值的项目往往是可遇而不可求的。你是否还在为找不到合适的项目而发愁？别担心，我发现了在一些有用且有趣的开源机器学习项目，能帮助新手和专业人士保持自己的乐趣，快乐学习机器学习。

1. NeuralTalk2

NeuralTalk2用于通过基于Python +numpy的多模式递归神经网络，对图像和视频进行句子描述，它可以用来创建非常有趣的视频。

链接 ：https://github.com/karpathy/neuraltalk2(4.9K)

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2. DeOldify

这个开源项目包含一个深度学习模型，该模型已经过训练，可以为灰度图像添加高质量的色彩处理，效果惊人。简言之，该项目是对旧图像和电影胶片进行着色，还原和赋予其新的生命，你可以使用它为童年时期的旧胶片或黑白照片进行着色。

链接 ：https://github.com/jantic/DeOldify(10.4K )

彩色- 1921年的孩子(查理·卓别林电影)

3. Real-Time Voice Cloning

这款深度学习软件在对某人的声音进行5秒的采集只有，能够克隆该声音以实时生成任意语音。它仍处于起步阶段，有一定效果但并不会加强语气，语音听起来很机械。听起来蛮酷，但有一点点吓人，你可以尝试克隆某人的声音。

链接 ：https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning(18K)

4.人脸识别

这是世界上最简单的人脸识别库，其模型在 野外基准测试中对已标记的人脸 具有99.38%的准确率，你可以使用它在python或命令行中识别和操作人脸。 了解其工作原理之后，你可以构建自己的培训模型，我已经使用此人脸识别系统中的原理开发了一种 实时人脸面具检测器 。

链接 ：https://github.com/ageitgey/face_recognition(34.7K)

人脸识别示例

5. TecoGAN

使用此机器学习项目存储库，你可以将代码用于TemporallyCoherent GAN，以实现视频超分辨率。将该项目与DeOldify结合使用，你可以为老电影片段着色并提高其质量。

链接 ：https://github.com/thunil/TecoGAN(2K)

TecoGAN示例

6. U-GAT-IT

朋友，你喜欢看动漫嘛？如果是个老二次元，那么U-GAT-IT你一定会感兴趣（无监督生成注意力网络，具有从图像到图像转换的自适应层实例归一化的功能）。它可以把一个人的图像翻译成动画，看看他们在动画里是什么样子。

链接 ：https://github.com/taki0112/UGATIT(5.3K)

U-GAT-IT示例

7. Srez

使用深度学习的图像超分辨率可以将一个16x16的输入图像放大4倍，从而生成64x64图像。从下图可以看到，它可以对原始人脸进行非常合理的重建。更酷的是，这种升级和重建被政府出于安全目的广泛使用，电影行业也经常用到它。

链接 ：https://github.com/david-gpu/srez(5.1K)

Srez示例

机器学习项目千千万，总有一个让你既感兴趣又有收获。从做项目开始，让机器学习变成一件有趣的事吧！

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编译组：雷玥、钟惠

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