|
|
Generování obličejů s pomocí podmíněných generativních neuronových sítí
Venkrbec, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace a porovnání modelů různých architektur podmíněných generativních neuronových sítí. Jejich účelem je podmíněné generování realisticky vypadajících lidských obličejů s vybranými rysy. Byly porovnány výsledky z modelů architektur DCGAN, WGAN-GP a ProGAN, k jejichž implementaci bylo využito knihovny Tensorflow. Trénování modelů neuronových sítí probíhalo na datové sadě Flickr-Faces-HQ. Napříč všemi použitými architekturami se podařilo natrénovat modely generující realistické lidské obličeje, s možností výběru vzhledu podle pohlaví a věku.
|
|
|
Generování trénovacích dat pomocí GAN pro odhad věku z fotografie
Venkrbec, Tomáš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace některé z nejmodernějších metod generativních neuronových sítí a návrh jejího rozšíření o podmíněné generování. To bylo využito pro generování fotorealistických snímků lidských tváří se specifikovanými charakteristikami, jako například věk a pohlaví. K tomuto účelu byla sloučením a čištěním existujících anotovaných datových sad obličejů vytvořena velmi různorodá datová sada, čítající přes 230 tisíc vzorků. Hojně jsou v ní zastoupeny všechny věkové kategorie, pohlaví a různé etnické skupiny. StyleGAN2 generátorem natrénovaným na této datové sadě bylo dosaženo hodnoty FID 7,14. S poměrem syntetických dat bylo následně experimentováno při trénování klasifikátoru věku. V případě testovací podmnožiny datové sady bylo přidáním syntetických dat docíleno snížení střední absolutní chyby z 3,499 roku na 3,294 roku. U nezávislé testovací datové sady došlo ke snížení průměrné chyby z 4,012 roku na 3,875 roku.
|
|
|
Generování obličejů s pomocí podmíněných generativních neuronových sítí
Venkrbec, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementace a porovnání modelů různých architektur podmíněných generativních neuronových sítí. Jejich účelem je podmíněné generování realisticky vypadajících lidských obličejů s vybranými rysy. Byly porovnány výsledky z modelů architektur DCGAN, WGAN-GP a ProGAN, k jejichž implementaci bylo využito knihovny Tensorflow. Trénování modelů neuronových sítí probíhalo na datové sadě Flickr-Faces-HQ. Napříč všemi použitými architekturami se podařilo natrénovat modely generující realistické lidské obličeje, s možností výběru vzhledu podle pohlaví a věku.
|
host ::
RSS.