Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: V magistrskem delu raziskujemo problematiko preslikave stila satelitskih posnetkov z uporabo generativnih nasprotniških nevronskih mrež (GAN). Najprej predstavimo osnovno strukturo nevronskih mrež, nato podrobneje opišemo generativne modele. Namen magistrskega dela je preveriti učinkovitost teh modelov pri preslikavi satelitskih posnetkov v stil zemljevida, kjer primerjamo dva različna GAN modela, in sicer Pix2Pix, ki spada med pogojne modele, in CycleGAN, ki je predstavnik cikličnih modelov. V okviru eksperimenta primerjamo pridobljene rezultate z uporabo teh modelov, kjer smo tudi preizkusili preslikavo v obratni smeri, torej iz zemljevida v stil satelitskega posnetka. Rezultati so pokazali, da je mogoče satelitske posnetke uspešno preslikati v stil zemljevida, kjer pogojni modeli na splošno zagotavljajo boljše rezultate, vendar so zelo odvisni od arhitekture omrežja. Magistrsko delo zaključimo z analizo rezultatov in odgovori na raziskovalna vprašanja.
Ključne besede: generativne nasprotniške mreže, globoko učenje, preslikava stila, satelitski posnetki, zemljevidi
Objavljeno v DKUM: 28.03.2023; Ogledov: 612; Prenosov: 113
Celotno besedilo (5,49 MB)