|
|
Modifikace obrazu pomocí neuronových sítí
Maslowski, Petr ; Zbořil, František (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá obarvováním šedotónového obrazu a zvětšováním rozlišení obrazu za pomoci neuronových sítí. Stručně vysvětluje principy neuronových sítí a shrnuje dosavadní přístupy v těchto oblastech. Dále pak popisuje návrh, implementaci a trénování různých architektur neuronových sítí. Nejlepší vytvořená architektura pro obarvování obrazu dokáže dobře obarvit především obrázky venkovních prostor. Architektura pro zvětšování rozlišení obrazu s reziduálními bloky, jež byla trénována s perceptuální chybovou funkcí, provádí dvojnásobné zvětšení rozlišení obrazu (celkem 4x více pixelů). Součástí této práce je také implementace webové aplikace, která využívá natrénované modely pro úpravu obrazu.
|
|
|
Zvýšení kvality fotografie s použitím hlubokých neuronových sítí
Holub, Jiří ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zvyšováním rozlišení obrázků při zachování jejich dobré kvality. Jsou zde popsány současné metody řešení tohoto problému, dále jsou popsány principy fungování neuronových sítí se zaměřením na sítě konvoluční. Konečně je popsáno několik modelů konvoluční neuronové sítě pro zvýšení rozlišení obrazu na dvojnásobek, které byly natrénovány, otestovány a porovnány na nově vytvořené databázi fotografií lidí.
|
|
|
Modifikace obrazu pomocí neuronových sítí
Maslowski, Petr ; Zbořil, František (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá obarvováním šedotónového obrazu a zvětšováním rozlišení obrazu za pomoci neuronových sítí. Stručně vysvětluje principy neuronových sítí a shrnuje dosavadní přístupy v těchto oblastech. Dále pak popisuje návrh, implementaci a trénování různých architektur neuronových sítí. Nejlepší vytvořená architektura pro obarvování obrazu dokáže dobře obarvit především obrázky venkovních prostor. Architektura pro zvětšování rozlišení obrazu s reziduálními bloky, jež byla trénována s perceptuální chybovou funkcí, provádí dvojnásobné zvětšení rozlišení obrazu (celkem 4x více pixelů). Součástí této práce je také implementace webové aplikace, která využívá natrénované modely pro úpravu obrazu.
|
|
|
Automated number plate recognition from low quality video-sequences
Vašek, Vojtěch ; Franc, Vojtěch (vedoucí práce) ; Šikudová, Elena (oponent)
Komerčně používané systémy pro automatické rozpoznávání registračních značek představují vyspělou technologii, která se spoléhá na dedikované průmys- lové kamery schopné zaznamenávat kvalitní snímky. Problém rozpozpoznávání registračních značek z málo kvalitních videí je doposud naopak téměř nepro- zkoumaný. Tato diplomová práce navrhuje konvoluční neuronovou síť s novou architekturou, která efektivně rozpoznává registrační značky z málo kvalitních videosekvencí libovolné délky. Experimentálně dokazuje, že navrhovaná síť pře- konává několik existujících přístupů řešících rozpoznávání z videosekvencí, ko- merční state-of-the-art systém a také lidské schopnosti v rozpoznávání registrač- ních značek nízkého rozlišení. Druhým přínosem této práce je semi-automatický proces, který byl použit k vytvoření nové databáze anotovaných sekvencí ob- tížně čitelných registračních značek s nízkým rozlišením. Třetím přínosem je nový generátor superrezoluce registračních značek založený na konvolučních sí- tích. Generátor převádí vstupní obrázek s nízkým rozlišením na obdobný obrá- zek vysoké kvality tak, že zachovává strukturu vstupního a obsahuje text, který byl predikován z videosekvence. 1
|
|
|
Zvýšení kvality fotografie s použitím hlubokých neuronových sítí
Holub, Jiří ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zvyšováním rozlišení obrázků při zachování jejich dobré kvality. Jsou zde popsány současné metody řešení tohoto problému, dále jsou popsány principy fungování neuronových sítí se zaměřením na sítě konvoluční. Konečně je popsáno několik modelů konvoluční neuronové sítě pro zvýšení rozlišení obrazu na dvojnásobek, které byly natrénovány, otestovány a porovnány na nově vytvořené databázi fotografií lidí.
|
host ::
RSS.