Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001527, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система модифікації зображень за допомогою генеративних нейронних мереж Автор Пасічна Олександра Віталіївна Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70881 Видання Київ Опис Дипломна робота: 140 с., 9 табл., 21 рис., 2 додатки, 14 джерел. Об’єкт дослідження – розробка та аналіз методів обробки зображень за допомогою генеративних нейронних мереж, включаючи зміну стилю, покращення якості та колоризацію. Предмет дослідження – методи обробки зображень, оптимізація мереж для обробки зображень. Мета роботи – розробка та вдосконалення методів глибинного навчання для обробки зображень, включаючи зміну стилю, покращення якості та колоризацію, з метою створення алгоритмів, здатних автоматично перетворювати зображення різних типів та підвищувати їх візуальну якість. Результати – для задачі колоризації навчено три моделі: звичайну згорткову мережу, GAN з U-Net архітектурою, Pix2Pix підхід до генеративних змагальних мереж з U-Net архітектурою; також було навчено дві моделі для покращення якості зображення: той самий Pix2Pix підхід до генеративних змагальних мереж з U-Net архітектурою, SRGAN з residual blocks та використанням VGG19, і одну модель для неконтрольованої зміни стилю (переведення зображення в стиль картин Клода Моне): CycleGAN з U-Net архітектурою. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити