Aplikace pro odstranění objektů z obrázků s využitím metod hlubokého učení

Abstract

Práce se zabývá tvorbou webové aplikace, která uživateli umožňuje jednoduchým způsobem vybrat objekt v obrázku a následně ho odstranit vizuálně věrohodným způsobem. Aplikace je implementována s použitím frameworku SvelteKit. K výběru a odstranění objektů jsou využity neuronové sítě Mobile Segment Anything a Mobile Inpainting GAN. Neuronové sítě jsou spouštěny na klientské straně webové aplikace s využitím knihovny ONNX Runtime Web, pro efektivní využití zdrojů klientova zařízení jsou použity technologie WebGPU a WebAssembly. Výsledná aplikace umožňuje díky využitým neuronovým sítím vybrat a odstranit objekt pouze v několika málo kliknutích. Dle zpětné vazby uživatelů se s aplikací pracuje jednoduše a upravená část výsledné fotografie je ve většině případů jen těžko postřehnutelná.The thesis deals with the development of a web application that allows users to easily select an object in an image and then remove it in a visually plausible way. The application is implemented using the SvelteKit framework. Mobile Segment Anything and Mobile Inpainting GAN neural networks are utilized for object selection and removal. The neural networks are executed on the client-side of the web application using the ONNX Runtime Web library. To efficiently utilize client device resources, WebGPU and WebAssembly technologies are employed. Thanks to the neural networks used, the resulting application enables users to select and remove objects in just a few clicks. According to user feedback, the application is easy to use, and the edited part of the resulting photograph is barely noticeable in most cases.