作者:
Deltak (藍田五十弦)
2017-06-08 16:31:41各位好，小弟再幾個月就要提proposal了
最近有個想法
用deep learning中的CNN網路架構
input是化妝圖片
output是卸妝圖片
中間當然需要訓練網路
請問教授，這樣有搞頭嗎
作者:
WeasoN (WeasoN)
2017-06-08 16:32:00還不如認鮑魚
作者:
Newtype (你快樂所以我快樂)
2017-06-08 16:32:00如果你有辦法把化妝照片變素顏輸出應該可以
作者: YJM1106 (YM) 2017-06-08 16:33:00
dick learning
dick learning比較有搞頭 多組dick learing就可以組成
作者:
Pumama (=====二等兵======)
2017-06-08 16:34:00先做瞳孔偵測確定眼睛位置後 學習附近的色彩 判斷有無妝
作者:
CCY0927 (只是個暱稱罷了)
2017-06-08 16:37:00你一介學生，找不到那麼多人照卸妝前後的照片。你可別想說拍個幾十組照片就能深度學習出什麼來。再來，就算你有資料，訓練時間一次可能要好幾百小時。到時還沒訓練好，你的口試時間就到了
作者:
xxxcat (喵凹～～)
2017-06-08 16:38:00沒搞頭，黑人都能化成白人了，不如去弄股票。
作者:
DevCPP (西嘉嘉)
2017-06-08 16:45:00我倒覺得用deep learning做建議化妝比較屌，專利賣化妝品公司應該可以賺很多錢
作者:
CCY0927 (只是個暱稱罷了)
2017-06-08 16:46:00以想法來說，這個當然很有趣，但就現實面考量，你可能光是收集資料就要花半年以上的時間了。你拍照的時候還必須考慮光源跟顏色矯正的問題，不是在家裡隨便用台數位相機拍一拍就可以了。
作者:
Dkuei (貴)
2017-06-08 16:48:00如果有pretrain model 數據不用大幾百到幾千就可以做 現在有很多network都是前人的像是vgg net finetune出來的 只是資料variation最好還是大一點