Перенесення стилів зображень з використанням згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorБурневська, Мар'яна Федорівна
dc.date.accessioned2023-09-16T12:27:41Z
dc.date.available2023-09-16T12:27:41Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна 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.uk
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 89 pages, 44 figures, 6 tables, 1 appendix, 20 sources. The object of research is image style transfer using convolutional neural networks. In the Internet era, almost everyone maintains some kind of social network, from Instagram to Reddit, which often includes uploading personal photos and videos to a page. Many users, including photographers, artists, and designers, strive to maintain aesthetic pages in an individual style, so they apply artistic processing to their media files using photo and video editors. The development of artificial intelligence, in particular convolutional neural networks, has taken image processing to a new level. The neural style transfer technology studied in this paper allows you to transfer some style features from one image to the content of another. This opens up opportunities for fast processing of a set of different images in the same style. The purpose of the work is to create a simple and flexible software product for transferring image styles that will allow you to easily process different images in the desired style. The practical significance of the work is to automate the image processing process to facilitate and speed up the work with editors. The scientific novelty of the obtained results is the use of neural style transfer technology for color gamut transfer in artistic image processing.uk
dc.format.extent89 с.uk
dc.identifier.citationБурневська, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60438
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectперенесення стилюuk
dc.subjectпередача нейронних стилівuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectimage processinguk
dc.subjectstyle transferuk
dc.subjectneural style transferuk
dc.titleПеренесення стилів зображень з використанням згорткових нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи