做项目是学习机器学习的必经之路，有趣有价值的项目时常遇到却不被追捧。您还在为找不到合适的项目而苦恼吗？别担心，我发现了一些有用且有趣的开源机器学习项目，可以帮助新手和专业人士保持乐趣并快乐学习。1.NeuralTalk2NeuralTalk2是通过基于Python+numpy的多模态递归神经网络，用句子来描述图像和视频，可以用来制作非常有趣的视频。链接：https://github.com/karpathy/neuratalk2(4.9K)2.DeOldify这个开源项目包含一个深度学习模型，经过训练可以为灰度图像添加高质量的颜色处理，效果惊人。简而言之，这个项目是给旧图像和胶片上色、恢复和赋予新的生命，你可以用它来给你童年的旧胶片或黑白照片上色。链接：https://github.com/jantic/DeOldify(10.4K)Color-1921Child(CharlieChaplinMovie)3.Real-TimeVoiceCloning这款深度学习软件正在对某人的声音进行深度学习处理5秒后采集，可以克隆声音实时生成任意语音。它仍处于起步阶段，有一些效果，但不会增强音调，使语音听起来机械化。听起来很酷，但有点吓人，你可以尝试克隆某人的声音。链接：https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning(18K)4.FaceRecognition这是世界上最简单的人脸识别库，其模型在标记的Face上表现良好，准确率为99.38%，你可以用它在python或命令行中识别和操作人脸。了解它的工作原理后，您可以构建自己的训练模型，我利用这个人脸识别系统的原理开发了一个实时口罩检测器。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库，您可以使用TemporallyCoherentGAN的代码进行视频超分辨率。将此项目与DeOldify结合使用，您可以为旧影片剪辑上色并提高其质量。链接：https://github.com/thunil/TecoGAN(2K)TecoGAN实例6.U-GAT-IT的朋友，你喜欢看动漫吗？如果你是老二次元，那你肯定会对U-GAT-IT（UnsupervisedGenerativeAttentionNetworkswithAdaptiveLayerInstanceNormalizationfromImagetoImageTranslation）感兴趣。它可以将人的图像转换成动画，以查看他们在动画中的样子。链接：https://github.com/taki0112/UGATIT(5.3K)U-GAT-ITExample7.SrezImagesuper-resolutionusingdeeplearningcanenlargea16x16inputimage4timestogeneratea64x64image.从下图可以看出，它可以对原脸做一个非常合理的重构。更酷的是，这种升级和重建被政府广泛用于安全目的，它也经常被电影业使用。链接：https://github.com/david-gpu/srez(5.1K)Srez示例机器学习项目数以千计，总有一个让你既感兴趣又收获颇丰。让我们从一个项目开始，让机器学习变得有趣！
