Augmentace datasetu s využitím metod přenesení stylu

Abstract

Tato bakalářská práce se zaměřuje na metody augmentace datasetu a metody přenesení stylu. Z celého spektra dostupných algoritmů pro přenos stylu byly vybrány tři velmi odlišné metody, které byly implementovány a následně experimentálně použity k augmentaci datasetu. Efektivita augmentace pomocí těchto metod byla ověřena prostřednictvím provedení statistické analýzy každého nově vytvořeného datasetu ve srovnání s původním, neupraveným datasetem. Výsledky analýzy poskytují důležité informace o změnách ve statistických charakteristikách, jako je entropie, průměr, medián, rozptyl a směrodatná odchylka. Tyto informace pomohly zhodnotit účinnost a vliv použitých metod augmentace na rozšířený dataset a poskytnout důkazy o jejich potenciálu.This bachelor's thesis focuses on the research of dataset augmentation and style transfer methods. From the range of available style transfer algorithms, three very different methods were selected, implemented and then experimentally used for dataset augmentation. The effectiveness of augmentation using these methods was verified by performing a statistical analysis of each newly created dataset compared to the original, unmodified dataset. The results of the analysis provide important information about changes in statistical characteristics such as entropy, mean, median, variance, and standard deviation. This information helped to evaluate the effectiveness and impact of the augmentation methods used on the augmented dataset and provide evidence of their potential.