Doplnění chybějící části obrazu pomocí hlubokého učení
| but.committee | prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných, např. ohledně důvodu odevzdaní kódu použité knihovny v rámci vlastní implementace na přiloženém datovém médiu a jeho modifikace. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B - velmi dobře. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Šilling, Petr | cs |
| dc.contributor.author | Zobaník, Radek | cs |
| dc.contributor.referee | Kubík, Tibor | cs |
| dc.date.created | 2024 | cs |
| dc.description.abstract | V této práci vznikla aplikace pro testování a porovnávání metod pro doplnění chybějící části obrazu za využití hlubokého učení a byly natrénovány dvě metody, pconv s konvoluční architekturou, respektive AOT-GAN s GAN architekturou. Práce popisuje návrh výsledné aplikace, její funkcionalitu a důležité body implementace. Byla zvolena datová sada, na které byly vybrané modely optimálně natrénovány. Proběhly experimenty na AOT-GAN modelu, kdy se zkoumal vliv počtu AOT bloků v generátoru na výsledný doplněný obraz. Všechny experimenty byly kvalitativně a kvantitativně porovnány. Výsledky ukázaly úctyhodné výsledky při práci s přírodní scenérií. | cs |
| dc.description.abstract | In this thesis, an application was developed for testing and comparing methods for completing missing parts of an image using deep learning, and two methods were trained, pconv with convolutional architecture, and AOT-GAN with GAN architecture. The thesis describes the design of the finished application, its functionality, and important implementation details. A dataset was selected on which the chosen models were optimally trained. Experiments were made on the AOT-GAN model to investigate the impact of the number of AOT blocks in generator on the resulting completed image. All experiments were qualitatively and quantitatively compared. The results showed respectable outcomes when working with natural scenery. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | ZOBANÍK, R. Doplnění chybějící části obrazu pomocí hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024. | cs |
| dc.identifier.other | 154508 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/246575 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | image inpainting | cs |
| dc.subject | hluboké učení | cs |
| dc.subject | GAN | cs |
| dc.subject | konvoluční neuronové sítě | cs |
| dc.subject | aplikace | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | datová sada | cs |
| dc.subject | trénování neuronových sítí | cs |
| dc.subject | image inpainting | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.subject | GAN | en |
| dc.subject | convolutional neural network | en |
| dc.subject | application | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | dataset | en |
| dc.subject | training neural network | en |
| dc.title | Doplnění chybějící části obrazu pomocí hlubokého učení | cs |
| dc.title.alternative | Image Inpainting using Deep Learning | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2024-06-10 | cs |
| dcterms.modified | 2024-06-17-08:45:48 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 154508 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 21:00:56 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 23:45:30 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |