Search academic texts

Information × Registration Number 2123U004167, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Михайленко Ярослава Євгенівна popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/67155 popup.publisher Київ Description Дипломну роботу виконано на 79 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 41 найменувань. У роботі наведено 60 рисунки та 2 таблиці. Метою даної дипломної роботи є покращенні сприйняття/розуміння візуальної інформації чорно-білих зображень шляхом їх колоризації. Додавання кольору надає зображенням додатковий контекст та деталі, які можуть бути недостатньо ясними або неінтерпретованими у їхній чорно-білій формі. У даній роботі був проведений аналіз існуючих рішень поставленої задачі – ручна колоризація, колоризація на основі підказок, колоризація на основі прикладів та автоматична колоризація. У випадку обраного повністю автоматичного підходу були розглянуті нейронні мережі, як метод його реалізації, найчастіше використовувані архітектури нейронних мереж для задачі колоризації зображень – CNN, GAN, Autoencoders. Описано алгоритми підбору гіперпараметрів, що використовуються для покращення точності прогнозування та стабільності моделі – пошук по сітці, випадковий пошук та байєсова оптимізація. Зроблено порівняння архітектури нейронних мереж та даних методів підбору, описано їх сильні та слабкі сторони з огляду точності очікуваних результатів та оптимальної кількості затрат часу. Для виконання поставленої задачі було обрано тип нейронної мережі Autoencoders, а саме її підтип Convolutional Autoencoders, а для підбору гіперпараметрів – метод випадкового пошуку. Спроектовано та розроблено систему перетворення чорно-білих зображень в кольорові, проведено остаточне її тестування на окремому наборі зображень в градаціях сірого. popup.nrat_date 2025-01-29 Close