| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Preslikava stila satelitskih posnetkov s pomočjo generativnih nasprotniških nevronskih mrež : magistrsko delo
Mitja Lakič, 2023, magistrsko delo

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: 448; Prenosov: 84
.pdf Celotno besedilo (5,49 MB)

2.
Uporaba generativnih nasprotniških nevronskih mrež za kreacijo slik psov : bachelor's thesis
Teja Boršič, 2021, diplomsko delo

Opis: Kot glavni cilj diplomske naloge smo poleg pregleda obstoječe literature preučili že razvit model generativne nasprotniške mreže StyleGAN ter podrobneje analizirali njeno implementacijo in delovanje. S pridobljenim znanjem iz literature in pregledom obstoječih rešitev smo izbrali projekt, ki smo ga prilagodili in optimizirali za delo na izbranih digitalnih slikah psov. Poudarili smo pomen uporabe ustreznih slik psov za učenje in vpliv različnih parametrov, kot so velikost serije, plasti in velikost slike, na optimizacijo zmogljivosti modela za ustvarjanje realističnih slik.
Ključne besede: nevronske mreže, psi, generacija slik, generativne nasprotniške mreže, StyleGAN
Objavljeno v DKUM: 04.11.2021; Ogledov: 1094; Prenosov: 99
.pdf Celotno besedilo (1,73 MB)

Iskanje izvedeno v 0.86 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici