Арсений Кравченко

cs231n.github.io/neural-networks-2/#init

Начните с CharNN.

GANы в текстах особенно нестабильны из-за дискретной природы текстов.

Проекция на окружность, например.

def make_harmonic_features(value, period=24):
    value *= 2 * np.pi / period 
    return np.cos(value), np.sin(value)

https://medium.com/open-machine-learning-course/op...

На датасете такого размера нейронные сети лучше не использовать, аугментация не поможет.

Может быть, датасет слишком сложный - начните с большего количества фоток и менее агрессивных аугментаций (можно начать просто с черного фона).

Ну и архитектура не очень подходит, почитайте, что делают в этой задаче последние годы https://github.com/xinghaochen/awesome-hand-pose-e...

scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn....

contrib.scikit-learn.org/imbalanced-learn/stable

Но вообще 90 на 10 - вполне здоровое соотношение для большинства случаев.

https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentati...

https://github.com/search?l=Python&q=neural+style+...

Почитайте "Программируем коллективный разум", там основные алгоритмы разобраны на пальцах.

Один из самых простых примеров https://github.com/pytorch/examples/blob/master/re...

Гуглите object localization. Например, https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificia...

sberbank.ai

Самое близкое - https://tech.yandex.ru/metrika/doc/api2/logs/intro...

Эта постановка задачи называется object localization.

Загляните в ods.ai!