Перенесення стилів зображень з використанням згорткових нейронних мереж

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2023

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Дипломна робота: 89 сторінок, 44 рисунки, 6 таблиць, 1 додаток, 20 джерел. Об’єкт дослідження – перенесення стилів зображень з використанням згорткових нейронних мереж. В еру інтернету практично кожна людина веде ті чи інші соціальні мережі від Інстаграму до Редіту, що часто включає завантаження особистих фото- та відеоматеріалів на сторінку. Безліч користувачів, включаючи фотографів, художників та дизайнерів, прагнуть вести естетичні сторінки в індивідуальному стилі, тому вони застосовують до своїх медіа файлів художню обробку, за допомогою фото- та відеоредакторів. Розвиток штучного інтелекту, зокрема згорткових нейронних мереж дозволив підняти сферу обробки зображень на новий рівень. Технологія перенесення нейронних стилів, що досліджується в роботі, дозволяє перенести деякі стильові особливості з одного зображення на вміст іншого. Це відкриває можливості для швидкої обробки набору різних зображень в одному стилі. Мета роботи – створити простий і гнучкий програмний продукт для перенесення стилів зображень, який дозволить легко обробляти різні зображення у потрібному стилі. Практичне значення роботи полягає в автоматизації процесу обробки зображень для полегшення та пришвидшення роботи з редакторами. Наукова новизна отриманих результатів полягає в використанні технології передачі нейронних стилів для перенесення кольорової гами в художній обробці зображень.

Опис

Ключові слова

нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, штучний інтелект, обробка зображень, перенесення стилю, передача нейронних стилів, neural networks, convolutional neural networks, artificial intelligence, image processing, style transfer, neural style transfer

Бібліографічний опис

Бурневська, М. Ф. Перенесення стилів зображень з використанням згорткових нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бурневська Мар'яна Федорівна. – Київ, 2023. – 89 с.

DOI