Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U001858, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Задача збільшення роздільної здатності зображень методам глибокого навчання Автор Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75202 Видання Київ Опис Дипломна робота: 129 с., 38 рис., 7 табл., 2 дод., 34 джерел. В цій роботі розглядається SRDiff – дифузійна нейронна мережа для задачі збільшення роздільної здатності зображень. Це одна з перших дифузійних моделей, побудованих для вирішення цієї задачі. В роботі розглядається спрощений варіант моделі з використанням різних алгоритмів відновлення зображень високої якості на основі зображень низької якості. Результати було порівняно з іншими методами на основі інтерполяції та глибокими згортковими нейронними мережами. Об’єкт дослідження: зображення низької роздільної здатності, зображення малої розмірності. Предмет дослідження: методи збільшення роздільної здатності зображень на основі глибокого навчання. Мета роботи: дослідити методи збільшення роздільної здатності зображень на основі глибокого навчання, зокрема дифузійні моделі. Методи дослідження: чисельні експерименти з порівнянням результатів, що проведені з використанням мови програмування Python та бібліотеки PyTorch. Додано в НРАТ 2025-09-01 Закрити