Данилов, Валерій ЯковичГордун, Михайло Валентинович2023-09-082023-09-082023Гордун, М. В. Методи покращення якості (2Д) зображень генеративно-змагальними мережами : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Гордун Михайло Валентинович. – Київ, 2023. – 111 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60109Дипломна робота містить 111 сторінок, 32 рисунки, 9 таблиць, 2 додатки, 108 джерел. У даній роботі розглядаються актуальні проблеми задачі покращення якості зображень за допомогою генеративно-змагальних нейронних мереж. Темою даної роботи є методи покращення якості (2D) зображень генеративно-змагальними мережами. Об’єктом даного дослідження є процес реконструкції зображень високої роздільної здатності на основі зображень низької роздільної здатності. Предметом дослідження є методи покращення якості зображень на основі генеративно-змагальних мереж. Метою роботи є розробка методу покращення якості зображення на основі генеративно-змагальних нейронних мереж. Актуальність даної роботи пов’язана з тим, що зображення високої роздільної здатності необхідна у різних завданнях комп’ютерного зору, а також у медицині та обробці супутникових зображень. У результаті даної роботи було реалізовано метод на мові програмування Python для покращення якості зображень в основі якого знаходяться генеративно-змагальні нейронні мережі.111 с.ukштучна нейронна мережаштучний інтелектгенеративно-змагальна нейронна мережароздільна здатність зображеннявідновлення зображеньприбирання шуму з зображеньpythonartificial neural networkartificial intelligencegenerative adversarial networkimage resolutionimage restorationimage denoisingBachelor Thesis