Інтелектуальна система генерації зображень на основі використання WGAN
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 116 сторінок, 19 рисунків, 17 таблиць, 57 посилань, додаток.
У роботі розглянуто актуальну проблему нестачі якісних даних для навчання класифікаційних моделей у сферах, де збирання великих вибірок ускладнене або неможливе. Об'єктом дослідження є процес генерації зображень, предметом – створення інтелектуальної системи синтезу зображень на основі архітектури Wasserstein GAN (WGAN). Метою роботи стало розроблення, реалізація та аналіз ефективності системи генерації синтетичних зображень, що можуть покращити якість класифікацій при обмежених вибірках. У межах дослідження здійснено аналіз існуючих архітектур GAN, обґрунтовано вибір WGAN як стабільнішої моделі для задач класифікації. Розроблено та реалізовано модифіковану топологію WGAN з використанням фреймворку PyTorch. Проведено навчання моделі на зображеннях дефектів виробничих деталей і згенеровано синтетичні зображення, що розширили навчальну вибірку. Отримані дані використано для навчання класифікатора, точність якого зросла на понад 7%. Порівняльний аналіз показав перевагу запропонованого підходу над класичними методами аугментації. Результати мають практичну цінність для медицини, промисловості, агросфери та систем безпеки.
Опис
Ключові слова
інтелектуальна система, генерація зображень, нейронні мережі, wasserstein gan, глибинне навчання.
Бібліографічний опис
Гой, А. В. Інтелектуальна система генерації зображень на основі використання WGAN : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Гой Арсеній Володимирович. – Київ, 2025. – 116 с.