Система модифікації зображень за допомогою генеративних нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 140 с., 9 табл., 21 рис., 2 додатки, 14 джерел.
Об’єкт дослідження – розробка та аналіз методів обробки зображень за
допомогою генеративних нейронних мереж, включаючи зміну стилю,
покращення якості та колоризацію.
Предмет дослідження – методи обробки зображень, оптимізація мереж
для обробки зображень.
Мета роботи – розробка та вдосконалення методів глибинного
навчання для обробки зображень, включаючи зміну стилю, покращення
якості та колоризацію, з метою створення алгоритмів, здатних автоматично
перетворювати зображення різних типів та підвищувати їх візуальну якість.
Результати – для задачі колоризації навчено три моделі: звичайну
згорткову мережу, GAN з U-Net архітектурою, Pix2Pix підхід до
генеративних змагальних мереж з U-Net архітектурою; також було навчено
дві моделі для покращення якості зображення: той самий Pix2Pix підхід до
генеративних змагальних мереж з U-Net архітектурою, SRGAN з residual
blocks та використанням VGG19, і одну модель для неконтрольованої зміни
стилю (переведення зображення в стиль картин Клода Моне): CycleGAN з
U-Net архітектурою.
Опис
Ключові слова
покращення якості зображення, колоризація, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі, неконтрольоване перенесення стилю, генеративно-змагальні нейронні мережі, image enhancement, colorization, deep learning, convolutional neural networks, unsupervised style transfer, adversal neural networks
Бібліографічний опис
Пасічна, О. В. Система модифікації зображень за допомогою генеративних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Пасічна Олександра Віталіївна. - Київ, 2024. - 139 с.