Розширення датасетів зображень на основі нейронної мережі GAN
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Метою цієї магістерської дисертації є розробка системи для розширення датасетів зображень за допомогою нейронної мережі GAN. Дослідження фокусується на використанні можливостей GAN для генерації високоякісних, реалістичних зображень, які можуть вирішити проблеми обмеженості та упередженості у датасетах, особливо важливо це у сферах зі складним збором даних.
У роботі розглядаються сучасні виклики у створенні та розширенні датасетів зображень, а також визначаються ключові переваги використання GAN для цієї мети. Розроблена система дозволяє користувачам тренувати модель GAN на власних датасетах, генерувати нові зображення, зберігати їх для подальшого розширення датасетів, а також оцінювати якість згенерованих зображень.
Дисертація включає розробку архітектури системи, що інтегрує GAN для автоматизації процесу генерації зображень, використання сучасних програмних мов та інструментів, таких як Python, TensorFlow, Keras, Numpy та PIL. Також передбачається створення інтуїтивно зрозумілого користувацького інтерфейсу, реалізованого за допомогою JavaScript, HTML, CSS та Flask.
Загальний обсяг роботи: кількість сторінок 101, кількість рисунків 35, кількість таблиць 4, кількість джерел 40, кількість додатків 1.
Опис
Система розширення датасетів зображень на основі нейронної мережі GAN. Ця система має інтерфейс для роботи з GAN, а саме можливість завантажити готову модель, генерувати та зберігати зображення отримані від готової моделі, та є можливість тренувати модель на власному датасеті.
Ключові слова
Бібліографічний опис
Кадук, К. В. Розширення датасетів зображень на основі нейронної мережі GAN : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Кадук Кирило Вікторович. – Київ, 2023. – 101 с.