Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Doplnění chybějící části obrazu pomocí hlubokého učení
Zobaník, Radek ; Kubík, Tibor (oponent) ; Šilling, Petr (vedoucí práce)
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.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.