近期最讓人驚艷的電影 天能 你看了嗎🤗
影片中順時鐘與逆時鐘同時進行的打鬥橋段，高度還原了時間逆行的整個過程，而不是直接轉移到過去的某個時間點，實在太讓人過癮
不禁好奇導演到底怎麼拍攝
導演也堅持能不用特效就不用特效，這部片特效場景不到300個，甚至比大多數愛情片還要少
🔸逆向打鬥畫面
我們...
近期最讓人驚艷的電影 天能 你看了嗎🤗
影片中順時鐘與逆時鐘同時進行的打鬥橋段，高度還原了時間逆行的整個過程，而不是直接轉移到過去的某個時間點，實在太讓人過癮
不禁好奇導演到底怎麼拍攝
導演也堅持能不用特效就不用特效，這部片特效場景不到300個，甚至比大多數愛情片還要少
🔸逆向打鬥畫面
我們可以看到演員透過長時間練習，做到逆向武打與肢體動作
🔸飛車追逐的畫面
原始翻車畫面為正拍，但周邊的車輛的確是倒著開。於是影片在經過剪輯之後，就可以形成翻車畫面為逆行，其他車輛則正常順行，如此就可以拍攝出順時鐘與逆時鐘同時進行的吸睛畫面
但要拍攝順時鐘與逆時鐘同時進行，沒有更簡單的方法了嗎？
Google和牛津大學研究人員提出的"時間重組術"(Retiming People in Video)，他們訓練了一種深度神經網絡，學習如何將視頻分圖層。
相信有操作過Photoshop的人都知道，假設A圖層是父親影像，Ｂ圖層是母親影像，想要兩個兩人出現就必須把兩張圖層重疊，圖層的好處是什麼，如果其中母親燈光過暗，可以單獨把母親圖層拉出來調亮
同樣的道理也可以應用在影片中，不過調整的是時間，孩子們跳水的影片，原影片中他們是分別跳入水中，深度神經網絡調整不同圖層時間，成功的做到讓他們同一個時間點跳入水中
深度神經網絡在影片處理可以做到：
🔹調整影片部分人物的時間變慢或變快
🔹凍結時影片中部分人物的時間
🔹人物重疊，達到像是火影忍者影分身的效果
原理就是將影片中將每幀圖像分解為一組層，每個層由一個RGB彩色圖像和一個不透明遮罩（RGBA）組成
研究者不需要自己創造新的圖片或動作，他們唯一需要做只是拆開後，各組調成想要的時間，再合成一個新的影片
那你可能會問需不需要一個個去標記人事物，答案是否定的，"時間重組術"不需要手動註釋動態場景元素，例如，孩子們在水中濺起的水，陰影；模型會自主學習（self-supervised）到將與人物相關的場景分組重建，不需要額外的訓練或處理
研究人員想要創造超現實效果可以通過對層的簡單操作（可移除/複製/插入特定層/逆行/凍結）而產生
蠻有意思的研究，有興趣的朋友可以看原文喔，連結在下方
📖 References：
Layered Neural Rendering for Retiming People in Video
https://arxiv.org/pdf/2009.07833.pdf
#PyTorch #Adamoptimizer
#NVIDIATesla #P100 #gpu
#telent #深度學習 #工程師 #coding #python #retiming @lessonsfrommovies
pytorch多gpu 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
NT530 特價中
從這 14 小時的課程，你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案，包括情感，年齡和性別分類，倫敦地下標誌檢測，猴子品種，鮮花，水果，辛普森人物，還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術，如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG，MobileNet，InceptionV3，ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs，例如 AlexNet，LeNet，VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路，卷積神經網路，R-CNNs，SSDs，YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU，並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer )，DeepDream 和使用 GANs ，可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立，標註，註釋，訓練您自己的影像資料集，完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割，這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/
pytorch多gpu 在 iThome Facebook 的最讚貼文
由臉書發起的開源深度學習框架PyTorch，現在釋出最新1.9版，大幅改進對科學運算的支援外，還加入新的行動直譯器，來改善行動裝置上的二元檔大小，並且強化GPU大規模分散式訓練的支援
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/145086
pytorch多gpu 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
NT430 特價中
使用 Python & Keras 做28個專案-臉部識別，情緒，年齡，性別，物件偵測，臉部老化及更多
從這 14 小時的課程，你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案，包括情感，年齡和性別分類，倫敦地下標誌檢測，猴子品種，鮮花，水果，辛普森人物，還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術，如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG，MobileNet，InceptionV3，ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs，例如 AlexNet，LeNet，VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路，卷積神經網路，R-CNNs，SSDs，YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU，並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer )，DeepDream 和使用 GANs ，可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立，標註，註釋，訓練您自己的影像資料集，完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割，這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/