Методи трансформації пікселів зображення в гауссівський розподіл і їх порівняння
Вантажиться...
Дата
2020-06
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 123 с., 69 рис., 6 табл., 2 дод., 33 джерел.
Об'єктом дослідження є задача трансформації розподілів і задача генерації.
Метою дослідження є аналіз існуючих методів трансформації розподілів, а
також можливих шляхів і методів їх покращення. Використання статистичних та
методів машинного навчання для вирішення проблеми.
Предмет дослідження є вивчення та покращення методів трансформація но-
вих розподілів, наприклад розподіл пікселів зображення, у вже відомі розподіли,
наприклад гауссівський.
В ході дипломної роботи були дослідженні генеративні та алгоритми транс-
формації розподілів, які використовують методи глибокого навчання. Було запро-
поновано покращення алгоритму нормалізуючих потоків. Ця версія алгоритму була
оптимізована на датасеті облич. Вона показала достатньо високу якість генерації та
побудови відображення в гауссівський розподіл.
Програмна реалізація оптимізації та роботи моделі була створена за допомо-
гою мови Python, використовуючи фреймворк для глибокого навчання PyTorch.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання, комп'ютерний зір, генеративні алгоритми, трансформація розподілу, deep learning, computer vision, generative algorithms, distribution transformation
Бібліографічний опис
Сидорський, В. С. Методи трансформації пікселів зображення в гауссівський розподіл і їх порівняння : дипломна робота …. бакалавра : 124 Системний аналіз / Сидорський Володимир Сергійович. – Київ, 2020. – 123 с.