Метод генерації синтетичних зображень на основі генеративно-дискримінаційної нейромережі
Ескіз недоступний
Дата
2019-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 104 с., 33 рис., 6 табл., 2 дод., 12 джерел.
Об’єкт дослідження – синтетичні зображення.
Предмет дослідження – методи генерації зображень на основі варіаційних автоматичних кодувальників (ВАК) та генеративно-дискримінаційних нейронних мереж (ГДМ).
Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, реалізувати деякі архітектури ГДМ, провести їх тестування та порівняти результати.
Методи дослідження – методи генерації на основі нейронних мереж різної архітектури: ВАК на основі згорткової нейронної мережі, ГДМ.
Актуальність – синтетичні зображення використовуються для:
- тренування моделей для розпізнавання, ідентифікації та класифікації об’єктів чи живих істот.
- створення елементів віртуальної реальності.
Результати роботи – досліджено, проаналізовано та порівняно методи генерації зображень на базі ВАК та ГДМ. Створено програмний продукт для тренування моделей та генерації зображень.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – дослідження роботи моделей з різною архітектурою та більш складними типами даних.
Опис
Ключові слова
генеративно-дискримінаційна мережа, генерація, машинне навчання, синтетичні зображення, стилізація, generative-adversarial network, generating, machine learning, synthetic images, stylization
Бібліографічний опис
Сайног, О. М. Метод генерації синтетичних зображень на основі генеративно-дискримінаційної нейромережі : дипломна робота … бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Сайног Олексій Максимович. – Київ, 2019. – 104 с.