第 8 章，“条件 GAN – 使用条件对抗网络进行图像到图像的翻译”，介绍了如何训练条件 GAN 进行图像到图像的翻译。 我们将首先介绍条件 GAN 和不同的数据准备技术，例如数据收集，数据清理和数据格式化。 接下来，我们将在 Jupyter Notebook 的 Keras 中编写条件 GAN 的代码。 接下来，我们学习如何在已经准备好的数据集上训练条件 GAN。 我们将探索不同的超参数进行训练。 最后，我们将测试条件 GAN，并讨论实际应用中图像到图像转换的不同用例。
第 8 章，“条件 GAN – 使用条件对抗网络进行图像到图像的翻译”，介绍了如何训练条件 GAN 进行图像到图像的翻译。 我们将首先介绍条件 GAN 和不同的数据准备技术，例如数据收集，数据清理和数据格式化。 接下来，我们将在 Jupyter 笔记本的 Keras 中编写条件 GAN 的代码。 接下来，我们学习如何在已经准备好的数据集上训练条件 GAN。 我们将探索不同的超参数进行训练。 最后，我们将测试条件 GAN，并讨论实际应用中图像到图像转换的不同用例。
第 9 章，“预测 GAN 的未来”，是最后一章。 在介绍了 GAN 的基础知识并完成了六个项目之后，本章将使读者了解 GAN 的未来。 在这里，我们将研究在过去的 3-4 年中，GAN 的采用取得了惊人的成就，以及该行业对它的接受程度。 我还将讨论我对 GAN 未来的个人看法。
第 9 章，“预测 GAN 的未来”，是最后一章。 在介绍了 GAN 的基础知识并完成了六个项目之后，本章将使读者了解 GAN 的未来。 在这里，我们将研究在过去的 3-4 年中，GAN 的采用取得了惊人的成就，以及该行业对它的接受程度。 我还将讨论我对 GAN 未来的个人看法。
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TensorFlow 对象检测 API 在其[官方网站](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection)上有详细记录，您一定要查看其“快速入门： Jupyter notebook for the 现成的推断”指南，快速介绍了如何在 Python 中使用良好的预训练模型进行检测。 但是那里的文档分布在许多不同的页面上，有时难以理解。 在本节和下一节中，我们将通过重组在许多地方记录的重要细节并添加更多示例和代码说明来简化官方文档，并提供有关以下内容的两个分步教程：
TensorFlow 对象检测 API 在其[官方网站](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection)上有详细记录，您一定要查看其“快速入门： Jupyter 笔记本for the 现成的推断”指南，快速介绍了如何在 Python 中使用良好的预训练模型进行检测。 但是那里的文档分布在许多不同的页面上，有时难以理解。 在本节和下一节中，我们将通过重组在许多地方记录的重要细节并添加更多示例和代码说明来简化官方文档，并提供有关以下内容的两个分步教程：
