National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.01 seconds. 
Comic Images Super-Resolution Using Deep Learning
Zdravecký, Peter ; Juránek, Roman (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
Táto práca demonštruje metódu super rozlíšenia na zlepšenie kvality komiksových obrázkov pomocou hlbokého učenia. Náročnou časťou tejto úlohy bolo súčasne zachovať kvalitu textových a kreslených častí, bez výraznej deformácie ktorejkoľvek časti z nich. Na dosiahnutie uspokojivých výsledkov boli skúmané dve hlboké neurónové siete. Sieť U-Net a modifikácia s názvom Robustný U-Net (RUNet). Zvolené stratové funkcie na trénovanie týchto sietí boli stredná kvadratická chyba a perceptuálna strata. Práca obsahuje experimenty na týchto sieťach v kombinácii s každou stratovou funkciou. Ďalšie experimenty sa zamerali na vplyv počtu použitých blokov zo stratovej siete VGG16 na funkciu perceptuálnej straty. Experimenty ukázali, že sieť RUNet využívajúca perceptuálnu stratu s tromi extrahovanými blokmi dosiahla najlepšie výsledky.
Comic Images Super-Resolution Using Deep Learning
Zdravecký, Peter ; Juránek, Roman (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
Táto práca demonštruje metódu super rozlíšenia na zlepšenie kvality komiksových obrázkov pomocou hlbokého učenia. Náročnou časťou tejto úlohy bolo súčasne zachovať kvalitu textových a kreslených častí, bez výraznej deformácie ktorejkoľvek časti z nich. Na dosiahnutie uspokojivých výsledkov boli skúmané dve hlboké neurónové siete. Sieť U-Net a modifikácia s názvom Robustný U-Net (RUNet). Zvolené stratové funkcie na trénovanie týchto sietí boli stredná kvadratická chyba a perceptuálna strata. Práca obsahuje experimenty na týchto sieťach v kombinácii s každou stratovou funkciou. Ďalšie experimenty sa zamerali na vplyv počtu použitých blokov zo stratovej siete VGG16 na funkciu perceptuálnej straty. Experimenty ukázali, že sieť RUNet využívajúca perceptuálnu stratu s tromi extrahovanými blokmi dosiahla najlepšie výsledky.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.