Original title:
Doplnění chybějící části obrazu pomocí hlubokého učení
Translated title:
Image Inpainting using Deep Learning
Authors:
Zobaník, Radek ; Kubík, Tibor (referee) ; Šilling, Petr (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
V této práci vznikla aplikace pro testování a porovnávání metod pro doplnění chybějící části obrazu za využití hlubokého učení a byly natrénovány dvě metody, pconv s konvoluční architekturou, respektive AOT-GAN s GAN architekturou. Práce popisuje návrh výsledné aplikace, její funkcionalitu a důležité body implementace. Byla zvolena datová sada, na které byly vybrané modely optimálně natrénovány. Proběhly experimenty na AOT-GAN modelu, kdy se zkoumal vliv počtu AOT bloků v generátoru na výsledný doplněný obraz. Všechny experimenty byly kvalitativně a kvantitativně porovnány. Výsledky ukázaly úctyhodné výsledky při práci s přírodní scenérií.
In this thesis, an application was developed for testing and comparing methods for completing missing parts of an image using deep learning, and two methods were trained, pconv with convolutional architecture, and AOT-GAN with GAN architecture. The thesis describes the design of the finished application, its functionality, and important implementation details. A dataset was selected on which the chosen models were optimally trained. Experiments were made on the AOT-GAN model to investigate the impact of the number of AOT blocks in generator on the resulting completed image. All experiments were qualitatively and quantitatively compared. The results showed respectable outcomes when working with natural scenery.
Keywords:
application; convolutional neural network; dataset; deep learning; GAN; image inpainting; Python; training neural network; aplikace; datová sada; GAN; hluboké učení; image inpainting; konvoluční neuronové sítě; Python; trénování neuronových sítí
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/246575