Система покращення якості зображення з використанням генеративної змагальної мережі
Вантажиться...
Дата
2020-06
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дана дипломна робота містить 85 ст., 4ч., 6 табл., 39 рис., 2 дод., 16 джерел.
Об’єкт дослідження – зображення низької роздільної здатності або малого
розміру.
Мета роботи – дослідити існуючі методи покращення якості зображень,
створити власну модель SRGAN.
Метод дослідження – аналіз існуючих методів інтерполяції зображення,
створення власної моделі та аналіз результатів генеративної змагальної мережі.
Результатом роботи є модель генеративної змагальної мережі, а саме
система, що покращує роздільну здатність вхідного зображення.
Новизною роботи є створення даної системи у кросплатформній оболонці,
що дозволяє використовувати потужності віртуального комп’ютера.
Галузь застосування: проведена робота може бути використана при
підвищенні роздільної здатності зображень, особливо в таких областях, як
відеоспостереження, відновлення старих фотокарток та медична діагностика.
Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування
Python. Під час дослідження було проведено аналіз проміжних результатів
системи та порівняння вихідних зображень.
Опис
Ключові слова
масштабування зображень, генеративно-змагальна мережа, згорткова мережа, методи інтерполяції зображень, нейронні мережі, метод зворотнього поширення помилки, перцептивна функція витрат, image scaling, generative advesarial network, convolutional network, mage interpolation methods, neureal networks, backpropagation, perseptual loss
Бібліографічний опис
Єремєєва, В. Г. Система покращення якості зображення з використанням генеративної змагальної мережі : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Єремєєва Вероніка Геннадіївна. – Київ, 2020. – 85 с.