Методи покращення якості (2Д) зображень генеративно-змагальними мережами
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота містить 111 сторінок, 32 рисунки, 9 таблиць, 2
додатки, 108 джерел.
У даній роботі розглядаються актуальні проблеми задачі покращення
якості зображень за допомогою генеративно-змагальних нейронних мереж.
Темою даної роботи є методи покращення якості (2D) зображень
генеративно-змагальними мережами.
Об’єктом даного дослідження є процес реконструкції зображень
високої роздільної здатності на основі зображень низької роздільної
здатності.
Предметом дослідження є методи покращення якості зображень на
основі генеративно-змагальних мереж.
Метою роботи є розробка методу покращення якості зображення на
основі генеративно-змагальних нейронних мереж.
Актуальність даної роботи пов’язана з тим, що зображення високої
роздільної здатності необхідна у різних завданнях комп’ютерного зору, а
також у медицині та обробці супутникових зображень.
У результаті даної роботи було реалізовано метод на мові
програмування Python для покращення якості зображень в основі якого
знаходяться генеративно-змагальні нейронні мережі.
Опис
Ключові слова
штучна нейронна мережа, штучний інтелект, генеративно-змагальна нейронна мережа, роздільна здатність зображення, відновлення зображень, прибирання шуму з зображень, python, artificial neural network, artificial intelligence, generative adversarial network, image resolution, image restoration, image denoising
Бібліографічний опис
Гордун, М. В. Методи покращення якості (2Д) зображень генеративно-змагальними мережами : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Гордун Михайло Валентинович. – Київ, 2023. – 111 с.