Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
В данной работе рассмотрен вопрос эффективности использования искусственных нейронных сетей для увеличения разрешения изображений. Дан обзор существующих алгоритмов интерполяции и моделей искусственных нейронные сетей, применяющихся для решения данной задачи. Приведено описание метрик оценки качества работы алгоритмов. Создана программная реализация с использованием нескольких алгоритмов интерполяции и моделей искусственных нейронных сетей.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- СОДЕРЖАНИЕ
- Введение
- Глава 1. Обзор методов увеличения изображений и применяющихся для этого ИНС
- 1.1 Методы увеличения изображений
- 1.2 Искусственные нейронные сети
- 1.2.1 Общая характеристика и определение ИНС
- 1.2.2 Свертночные ИНС
- 1.2.3 Генеративно-состязательные ИНС
- 1.3 Выводы по первой главе
- Глава 2. Выбор алгоритмов и моделей инс для исследования
- 2.1 Выбор методов интерполяции
- 2.2 Описание выбранных моделей ИНС
- 2.2.1 SRCNN
- 2.2.2 SRGAN
- 2.3 Выбор метрик для сравнения результатов работы алгоритмов и ИНС
- Выводы по второй главе
- Глава 3. Программная реализация
- 3.1 Выбор языка программирования и библиотек
- 3.2 Подготовка базы изображений
- 3.3 Описание программной реализации
- 3.3.1 Общая структура программы
- 3.3.2 Модуль подготовки изображений
- 3.3.3 Модуль алгоритмов интерполяции
- 3.3.4 Модуль сравнения изображений
- 3.3.5 Модуль генеративно-соревновательной ИНС
- Выводы по третьей главе
- Глава 4. Исследование полученных результатов
- 4.1. Описание экспериментов
- 4.2. Сравнение обучения моделей ИНС и работы алгоритмов
- 4.3. Сравнение результатов работы алгоритмов и моделей ИНС по выбранным метрикам
- Выводы по четвертой главе
- Заключение
- Список использованных источников
- Приложение 1
- Исходный код конфигурационного файла config.py
- Приложение 2
- Исходный код файла download_images.py
- Приложение 3
- Исходный код файла prepare_data.py
- Приложение 4
- Исходный код файла interpolation.py
- Приложение 5
- Исходный код файла compare.py
- Приложение 6
- Исходный код файла srgan.py
- Приложение 7
- Исходный код файла train.py
- Приложение 8
- Исходный код файла test.py
Статистика использования
Количество обращений: 1374
За последние 30 дней: 1 Подробная статистика |