but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (místopředseda) Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, 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. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Jak jste postupoval při modifikaci modelů strojového učení. Držel jste se nějaké metodiky, nebo šlo o náhodné experimentování s jednotlivými částmi? Je vaše řešení srovnatelné, nebo překonává, dostupné systémy, které byly vyvinuty například pro MyHeritage? V jakém vztahu je vaše práce k MyHeritage? Existuje nějaká metrika pro vyhodnocení kvality výsledných obarvených obrazů? Jaké technologie jste použil pro implementaci webové aplikace?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie a umělá inteligence	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Šůstek, Martin	cs
dc.contributor.author	Maslowski, Petr	cs
dc.contributor.referee	Zbořil, František	cs
dc.date.accessioned	2021-08-30T20:54:39Z
dc.date.available	2021-08-30T20:54:39Z
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá obarvováním šedotónového obrazu a zvětšováním rozlišení obrazu za pomoci neuronových sítí. Stručně vysvětluje principy neuronových sítí a shrnuje dosavadní přístupy v těchto oblastech. Dále pak popisuje návrh, implementaci a trénování různých architektur neuronových sítí. Nejlepší vytvořená architektura pro obarvování obrazu dokáže dobře obarvit především obrázky venkovních prostor. Architektura pro zvětšování rozlišení obrazu s reziduálními bloky, jež byla trénována s perceptuální chybovou funkcí, provádí dvojnásobné zvětšení rozlišení obrazu (celkem 4x více pixelů). Součástí této práce je také implementace webové aplikace, která využívá natrénované modely pro úpravu obrazu.	cs
dc.description.abstract	This thesis deals with image colorization and image super-resolution using neural networks. It briefly explains neural networks principles and summarizes current approaches in this domain. It also describes the design, implementation and training of various neural network architectures. The best implemented architecture can colorize images, in particular, works well with outdoor areas. The architecture for image super-resolution with residual blocks that was trained with a perceptual loss function performs a double increase in image resolution (4x more pixels in total). Part of this thesis is also an implementation of a web application that uses trained models for image modification.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	MASLOWSKI, P. Modifikace obrazu pomocí neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	137630	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/201139
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	Neuronové sítě	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	úprava obrazu	cs
dc.subject	obarvování obrazu	cs
dc.subject	zvětšování rozlišení obrazu	cs
dc.subject	perceptuální chybová funkce	cs
dc.subject	rekonstrukce obrazu	cs
dc.subject	počítačové vidění	cs
dc.subject	Neural networks	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	image modification	en
dc.subject	image colorization	en
dc.subject	image super-resolution	en
dc.subject	perceptual loss	en
dc.subject	image reconstruction	en
dc.subject	computer vision	en
dc.title	Modifikace obrazu pomocí neuronových sítí	cs
dc.title.alternative	Neural Network Based Image Modifications	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-08-27	cs
dcterms.modified	2021-08-27-15:50:04	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	137630	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.23 00:11:02	en
sync.item.modts	2021.11.22 22:57:06	en
thesis.discipline	Strojové učení	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Modifikace obrazu pomocí neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections