Отрывок: Сервер, написанный на Spring Boot, принимает HHTP- запросы и реализует логику работы с моделями нейросети. За обработку изображение отвечает модуль нейросетей, написанный на языке Python. Рисунок 30 – Cхема архитектуры системы По результатам анализа системы, можно выделить несколько подсистем: − подсистема работы с нейросетями представляет собой набор моделей поддерживаемых нейросетей и сложных нейросетей настрое...
Название : Автоматизированная система повышения качества изображений нейронными сетями
Авторы/Редакторы : Дьяконов В. Ю.
Лезин И. А.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Дьяконов, В. Ю. Автоматизированная система повышения качества изображений нейронными сетями : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / В. Ю. Дьяконов ; рук. работы И. А. Лезин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2023. - 1 файл (3,6 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является разработка автоматизированной системы повышения качества изображений. Разработанная система предоставляет инструменты для создания моделей генеративной сети, свёрточной нейронной сети и их сочетания, обучения настроенной модели сети, обучения сети с заданными параметрами, тестирования сети, обработка изображений с повышением разрешения в четыре раза и увеличением четкости, просмотра результатов обучения, тестирования и обработки изображений. Создан логический проект автоматизированной системы в нотации UML с помощью сервиса draw.io. Система реализована на языках программирования Java, Typescript и Python в среде разработки IntelliJ Idea Ultimate Edition 2021.2.3. Выпускная квалификационная работа включает в себя три раздела. В первом разделе проводится анализ предметной области. Рассматриваются существующие методы и модели, подходящие для решения задачи повышения качества изображений, и обосновывается их выбор. Приводится описание и сравнение си
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-povysheniya-kachestva-izobrazhenii-neironnymi-setyami-106127
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20231004165128
Ключевые слова: Java
Python
TypeScript
автоматизированные системы
генеративно-состязательные нейронные сети
модель сети
повышение разрешения изображений
сверточные нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Дьяконов_Валерий_Юрьевич_Автоматизированная_система_повышения_качества.pdf3.7 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.