|
|
Facial image restoration
Bako, Matúš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
In this thesis, I tackle the problem of facial image super-resolution using convolutional neural networks with focus on preserving identity. I propose a method consisting of DPNet architecture and training algorithm based on state-of-the-art super-resolution solutions. The model of DPNet architecture is trained on Flickr-Faces-HQ dataset, where I achieve SSIM value 0.856 while expanding the image to four times the size. Residual channel attention network, which is one of the best and latest architectures, achieves SSIM value 0.858. While training models using adversarial loss, I encountered problems with artifacts. I experiment with various methods trying to remove appearing artefacts, which weren't successful so far. To compare quality assessment with human perception, I acquired image sequences sorted by percieved quality. Results show, that quality of proposed neural network trained using absolute loss approaches state-of-the-art methods.
|
|
|
Neuronové sítě pro hru gomoku
Bako, Matúš ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárkej práce je vytvoriť umelú inteligenciu, ktorá dokáže hrať hru Gomoku. Narozdiel od konvenčných metód prehľadávania stavového priestoru a ručně definovaných pravidiel kombinujem stochastické prehľadávanie s použitím konvolučných neurónových sietí. Strategická neurónová sieť určuje pravdepodobnostnú distribúciu pre všetky pozície na hracej ploche pri danej konfigurácii a ohodnocovacia sieť určuje pravdepodobnosť výhry. Natrénoval som architektúry neurónových sietí s rôznym počtom konvolučných vrstiev a s rôznymi veľkosťami konvolučných jadier. Z experimentov vyplinulo, že bez použitia ohodnocovacej siete a prehľadávacieho algoritmu je problematické zakončiť hru, avšak strategická sieť dokáže fungovať ako dostatočne silná heuristika pre výber ťahu. Napriek relatívne malej množine trénovacích dát je mnou vytvorená umelá inteligencia schopná poraziť nižšie umiestnené programy zo súťaže Gomocup.
|
|
|
Facial image restoration
Bako, Matúš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
In this thesis, I tackle the problem of facial image super-resolution using convolutional neural networks with focus on preserving identity. I propose a method consisting of DPNet architecture and training algorithm based on state-of-the-art super-resolution solutions. The model of DPNet architecture is trained on Flickr-Faces-HQ dataset, where I achieve SSIM value 0.856 while expanding the image to four times the size. Residual channel attention network, which is one of the best and latest architectures, achieves SSIM value 0.858. While training models using adversarial loss, I encountered problems with artifacts. I experiment with various methods trying to remove appearing artefacts, which weren't successful so far. To compare quality assessment with human perception, I acquired image sequences sorted by percieved quality. Results show, that quality of proposed neural network trained using absolute loss approaches state-of-the-art methods.
|
|
|
Neuronové sítě pro hru gomoku
Bako, Matúš ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárkej práce je vytvoriť umelú inteligenciu, ktorá dokáže hrať hru Gomoku. Narozdiel od konvenčných metód prehľadávania stavového priestoru a ručně definovaných pravidiel kombinujem stochastické prehľadávanie s použitím konvolučných neurónových sietí. Strategická neurónová sieť určuje pravdepodobnostnú distribúciu pre všetky pozície na hracej ploche pri danej konfigurácii a ohodnocovacia sieť určuje pravdepodobnosť výhry. Natrénoval som architektúry neurónových sietí s rôznym počtom konvolučných vrstiev a s rôznymi veľkosťami konvolučných jadier. Z experimentov vyplinulo, že bez použitia ohodnocovacej siete a prehľadávacieho algoritmu je problematické zakončiť hru, avšak strategická sieť dokáže fungovať ako dostatočne silná heuristika pre výber ťahu. Napriek relatívne malej množine trénovacích dát je mnou vytvorená umelá inteligencia schopná poraziť nižšie umiestnené programy zo súťaže Gomocup.
|
host ::
RSS.