Алгоритмічне забезпечення для редагування зображень з урахуванням 3D геометрії за допомогою нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗарічковий, Олександр Анатолійович
dc.contributor.authorШкарупа, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2024-01-11T10:35:26Z
dc.date.available2024-01-11T10:35:26Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractПояснювальна записка дипломного проєкту складається з чотирьох розділів, містить 35 таблиць, 36 рисунків та 51 джерело – загалом 103 сторінки. Дипломний проєкт присвячений наданню професійним дизайнерам зручного веб-інтерфейсу до редагування зображень в 3D просторі Мета розробки — це вдосконалення підходу CCNeRF шляхом створення механізму видалення довільних областей простору, та проєктування веб-інтерфейсу для взаємодії із даним підходом Об'єкт дослідження: алгоритмічне забезпечення для редагування зображень з урахуванням 3D геометрії Предмет дослідження: методи глибокого навчання як інструмент створення алгоритмічного забезпечення для редагування зображень з урахуванням 3D геометрії У першому розділі наведено термінологію та загальні підходи до поставленої задачі; визначено недоліки класичних алгоритмів та обґрунтовано доцільність застосування методів глибокого навчання; проаналізовано сучасні архітектури нейронних мереж з точки зору ефективності, швидкості навчання, та компактності; знайдено компромісне рішення — CCNeRF — та запропоновано шляхи до його вдосконалення; здійснено порівняння інструментів розробки; описано варіанти використання, функціональні та нефункціональні вимоги до програмного продукта. Другий розділ присвячений основним бізнес-процесам алгоритмічного забезпечення, а саме: навчанню нейронної мережі на даних користувача; редагуванню та композиції сцен; синтезу їх нових виглядів; — впровадженим архітектурним рішенням; запропонованому вдосконаленню підхода CCNeRF та інструментам розробки. У третьому розділі визначено критерії якості, яким повинно відповідати алгоритмічне забезпечення; проведено статичний аналіз коду та аргументовано його результати; досліджено специфіку застосування різних методологій тестування до конкретного програмного продукта; описано процес мануального тестування та контрольний приклад. Четвертий розділ присвячений розгортанню клієнтської та серверної частин алгоритмічного забезпечення з вихідного коду; процесам розробки, версіонування та підтримки кодової бази.uk
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of four sections, contains 35 tables, 36 figures, and 51 sources – in total 103 pages. The diploma project is dedicated to providing professional designers with a convenient web interface for editing images in 3D space The aim of the development is to improve the CCNeRF approach by creating a mechanism for removing arbitrary areas of space, and designing a web interface for interaction with this approach Object of research: algorithmic software for 3D-aware image editing Subject of research: deep learning methods as a tool for creating algorithmic software for 3D-aware image editing The first section presents terminology and general approaches to the task; identifies the shortcomings of classical algorithms and justifies the feasibility of using deep learning methods; analyzes modern neural network architectures in terms of efficiency, learning speed, and compactness; finds a compromise solution - CCNeRF - and suggests ways to improve it; compares development tools; describes use cases, functional and non-functional requirements for the software product. The second section is devoted to the main business processes of algorithmic support, namely: training a neural network on user data; editing and composing scenes; synthesizing their novel views; - implemented architectural solutions; proposed improvements to the CCNeRF approach and development tools. The third section defines the quality criteria that algorithmic software must meet; conducts static code analysis and argues its results; investigates the specifics of applying various testing methodologies to a particular software product; describes the manual testing process and a control example. The fourth section is devoted to the deployment of client and server parts of algorithmic software from the source code; the processes of development, versioning, and maintenance of the code base.uk
dc.format.extent196 с.uk
dc.identifier.citationШкарупа, Д. С. Алгоритмічне забезпечення для редагування зображень з урахуванням 3D геометрії за допомогою нейронної мережі : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Шкарупа Дмитро Сергійович. - Київ, 2023. - 196 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63681
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкомп’ютерна графікаuk
dc.subject3Д простірuk
dc.subjectнейронний об’ємний рендерингuk
dc.subjectредагування зображеньuk
dc.subjectвеб-додатокuk
dc.subjectcomputer graphicsuk
dc.subject3D spaceuk
dc.subjectneural volumetric renderinguk
dc.subjectimage editinguk
dc.subjectweb-applicationuk
dc.titleАлгоритмічне забезпечення для редагування зображень з урахуванням 3D геометрії за допомогою нейронної мережіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shkarupa_bakalavr.pdf
Розмір:
7.81 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 (ІПІ)
Бакалаврські роботи