Покращення якості фото генеративно-змагальними нейронними мережами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorРудий, Петро Андрійович
dc.date.accessioned2024-11-28T12:48:48Z
dc.date.available2024-11-28T12:48:48Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота містить 93 с., 26 рис., 8 табл., 2 дод., 72 джерела. У даній роботі розглянуто задачу покращення якості зображення методами на основі генеративно-змагальних мереж, її актуальність та проблематику. Об’єктом дослідження є методи та алгоритми покращення якості зображень та створення реконструйованого зображення високої роздільної здатності. Предметом дослідження є методи покращення якості зображення на основі генеративно-змагальних нейронних мереж. Мета роботи полягає у розробці ефективного методу покращення якості зображення на основі генеративно-змагальної нейронної мережі. Актуальність даної роботи визначена тим, що необхідність у ефективних алгоритмах покращення якості зображення є у багатьох сферах та завданнях, від комп’ютерного зору та медицини до обробки космічних знімків та історичних фотографій. В даній роботі було розроблено програмний метод на мові програмування Python для покращення роздільної здатності зображення на основі генеративно-змагальній нейронній мережі.
dc.description.abstractotherThesis contains 93 pages, 26 figures, 8 tables, 2 appendices, 72 references. This paper deals with the problem of improving image quality using methods based on generative adversarial networks, its relevance and problems. The object of research is the set of method and algorithms for improving image quality and creating a reconstructed high-resolution image. The subject of the study is the set of method of image quality improvement based on generative adversarial neural networks. The purpose of the study is to develop an effective method for improving image quality based on a generative adversarial neural network. The relevance of this work is determined by the fact that there is a need for effective image quality improvement algorithms in many areas and tasks, from computer vision and medicine to processing satellite images and historical photographs. As a result of this work, a software method in the Python programming language was implemented to improve image resolution based on a generative- competitive neural network.
dc.format.extent94 с.
dc.identifier.citationРудий, П. А. Покращення якості фото генеративно-змагальними нейронними мережами : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Рудий Петро Андрійович. - Київ, 2024. - 94 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70884
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгенеративно-змагальна нейронна мережа
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectроздільна здатність зображення
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectpython
dc.subjectпокращення роздільної здатності зображення
dc.subjectgenerative adversarial neural network
dc.subjectneural network
dc.subjectimage resolution
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectimage resolution improvement
dc.titleПокращення якості фото генеративно-змагальними нейронними мережами
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Rudyy_bakalavr.pdf
Розмір:
3.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи