Generativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazů
Loading...
Date
Authors
Hora, Adam
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Hlavním cílem této práce je vybrat a navrhnout model neuronové sítě, který bude schopen generovat realistické obrázky tématicky zapadající do vybrané datové sady. Pro řešení je použita architektura hluboké konvoluční generativní adverzní sítě. Tato síť je implementována v programovacím jazyce Python pomocí aplikačních programovacích rozhraní Tensorflow a v něm obsaženém rozhraní Keras. Model je natrénován na vybrané datové sadě a jsou zobrazeny výsledné vygenerované snímky. Finální model a jednotlivé snímky jsou nakonec vyhodnoceny pomocí různých metod hodnocení kvality.
The main objective of this work is to select and design a neural network model that will be able to generate realistic images thematically fitting the selected dataset. The architecture used for the solution is Deep convolutional generative adversarial network. This network is than implemented in the Python programming language using the Tensorflow application programming interface and its included interface Keras. Finally, the model is trained on the selected dataset and the resulting generated images are presented. The final model and individual images are then evaluated using various quality assessment methods.
The main objective of this work is to select and design a neural network model that will be able to generate realistic images thematically fitting the selected dataset. The architecture used for the solution is Deep convolutional generative adversarial network. This network is than implemented in the Python programming language using the Tensorflow application programming interface and its included interface Keras. Finally, the model is trained on the selected dataset and the resulting generated images are presented. The final model and individual images are then evaluated using various quality assessment methods.
Description
Keywords
neuronové sítě, umělá inteligence, konvoluční neuronové sítě, generativní adverzní sítě, WGAN, generování obrazu, Python, Tensorflow, Celeba-HQ, neural networks, artificial intelligence, convolutional neural networks, generative adversarial networks, WGAN, image generation, Python, Tensorflow, Celeba-HQ
Citation
HORA, A. Generativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Petr Šiška, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Ondřej Krajsa, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Skapa, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen)
Ing. Štěpán Ježek (člen)
Ing. Michal Švento (člen)
doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda)
Date of acceptance
2024-06-06
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil diplomovou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázky členů komise a oponenta:
- Jaká je výpočetní náročnost pro generování jednoho snímku?
- Jak dlouho trvá generování jednoho snímku?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení