Детальная информация

Название: Алгоритм на основе машинного обучения для повышения разрешения текстур: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Авторы: Аникин Александр Алексеевич
Научный руководитель: Чуканов Вячеслав Сергеевич
Другие авторы: Васильев А.А.
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: карта признаков; повышение разреше­ния; архитектура нейронной сети; генеративно-состязатель­ные сети; генератор; дискриминатор; сжатие текстур; feature map; super-resolution; neural network architecture; generated adversional networks; generator; discriminator; texture compression
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2799
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18836

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Алгоритм на основе машинного обучения для повышения разрешения текстур». Данная работа посвящена разработке алгоритма машинного обучения для повышения разрешения текстур с целью автоматизации процесса перерисовки текстур при перевыпуске игр на основе существующих алгоритмов, используемых для естественных изображений. Задачи, которые решались в ходе работы: A. Исследование существующих алгоритмов для задачи повышения разре­шения, используемых на естественных изображениях. B. Разработка и реализация алгоритма для повышения разрешения текстур на основе исследования. Тестирование и демонстрация работы алгоритма. В результате был разработан алгоритм на основе архитектуры сети SRGAN, сеть обучена на текстурах игры Halo: Combat Evolved, алгоритм протестирован и приведены результаты работы на текстурах игры The Elder Scrolls 3: Morrowind с использованием OpenMW.

The subject of the graduate qualification work is «Machine learning basedalgorithm for increasing of texture resolution». This work is devoted to the development of an machine learning algorithm forincrease the resolution of textures for the purpose of automation texture redrawingprocess when re-released games based on existing algorithms used on natural images.The research set the following goals: A. Research of existing algorithms for the problem resolution enhancementsused on natural images. B. Development and implementation of an algorithm for increasing textureresolution based on research. Testing and demonstrating the operation of thealgorithm. As a result, an algorithm was developed based on the SRGAN network architecture, thenetwork is trained on the textures of the Halo: Combat Evolved game, the algorithm istested on the textures of the game The Elder Scrolls 3: Morrowind using OpenMW.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Алгоритм на основе машинного обучения для повышения разрешения текстур
    • 1. Постановка задачи. Методы повышения разрешения
    • 2. Сверточные нейронные сети для задачи повышения разрешения
    • 3. Архитектура SRGAN
    • 4. Сжатие текстур
    • 5. Результаты
    • Заключение
    • Список использованных источников

Статистика использования

stat Количество обращений: 1
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика