Детальная информация

Название: Улучшение качества сжатых алгоритмов JPEG изображений с использованием свёрточных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Авторы: Затешилов Константин Алексеевич
Научный руководитель: Сидоренко Геннадий Иванович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2018
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: свёрточные нейронные сети; алгоритм сжатия JPEG; устранение артефактов сжатия; фреймворк CAFFE; машинное обучение
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-1351
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\53801

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 рассматриваются свёрточные нейронные сети для решения проблемы улучшения качества изображений, сжатых алгоритмом JPEG. Для анализа качественных характеристик сетей реализуется свёрточная сеть L04 с помощью фреймворка Caffe. Путём выбора оптимального алгоритма оптимизации для обучения сети были улучшены её качественные характеристики.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 474
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика