做項目是學習機器學習的必經(jīng)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(fā)愁?別擔心，我發(fā)現(xiàn)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(yè)人士保持樂趣，快樂學習。

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1. NeuralTalk2

NeuralTalk2用于通過基于Python +numpy的多模式遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，對圖像和視頻進行句子描述，它可以用來創(chuàng)建非常有趣的視頻。

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

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2. DeOldify

這個開源項目包含一個深度學習模型，該模型已經(jīng)過訓練，可以為灰度圖像添加高質(zhì)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(jīng)使用此人臉識別系統(tǒng)中的原理開發(fā)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(xiàn)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(zhì)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(jiān)督生成注意力網(wǎng)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(yè)也經(jīng)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!