Title: Применение нейронных сетей для решения задачи апскейлинга изображений
Authors: Живолуп А. А.
Литвинов В. Г.
Бельгер И. С.
Keywords: генеративно-состязательные сети
сверточные сети
увеличение разрешения изображения
автоматизированные системы
апскейлинг изображений
нейронные сети
Issue Date: 2024
Citation: Живолуп, А. А. Применение нейронных сетей для решения задачи апскейлинга изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры), профиль «Информационные системы и технологии» / А. А. Живолуп ; рук. работы В. Г. Литвинов ; нормоконтролер И. С. Бельгер ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2024. - 1 файл (5,5 Мб). - Текст : электронный
Abstract: Пояснительная записка данной выпускной квалификационной работы охватывает исследование применения нейронных сетей для решения задачи апскейлинга изображений. В работе подробно рассмотрены генеративно-состязательные сети (GAN) и сверточные нейронные сети (CNN), реализованные с использованием библиотек TensorFlow и Keras на языке программирования Python. Целью данной работы является проведение анализа эффективности различных моделей нейронных сетей в задаче повышения разрешения изображений. В ходе исследования осуществлялся выбор оптимальной модели и оценка её возможностей для повышения разрешения изображений. Исследование включает в себя анализ предметной области с учетом последних достижений в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Были изучены основные принципы работы генеративно-состязательных и сверточных нейронных сетей, их применимость к задаче апскейлинга и выбрана наиболее подходящая модель для решения поставленной задачи. Для достижения поставленной цели были проведены эксперименты по обуч
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/52075
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.