Generativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazů

Simple item page
but.committeedoc. 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)cs
but.defenceStudent 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?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programTelekomunikační a informační technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorŘíha, Kamilcs
dc.contributor.authorHora, Adamcs
dc.contributor.refereePřinosil, Jiřícs
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractHlavním 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.cs
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationHORA, A. Generativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other159160cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/246090
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectgenerativní adverzní sítěcs
dc.subjectWGANcs
dc.subjectgenerování obrazucs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectTensorflowcs
dc.subjectCeleba-HQcs
dc.subjectneural networksen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectgenerative adversarial networksen
dc.subjectWGANen
dc.subjectimage generationen
dc.subjectPythonen
dc.subjectTensorflowen
dc.subjectCeleba-HQen
dc.titleGenerativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazůcs
dc.title.alternativeGenerative Neural Network for Creating Synthetic Photorealistic Imagesen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2024-06-06cs
dcterms.modified2024-06-07-07:50:53cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid159160en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:42:04en
sync.item.modts2025.01.15 17:35:57en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
6.69 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
119.81 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_159160.html
Size:
3.33 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_159160.html
Download
Collections
2024