| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Prenos stila slike s pomočjo prenosnega učenja in nevronskih mrež : magistrsko delo
Avtorji:ID Colakovic, Ivona (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Colakovic_Ivona_2021.pdf (3,40 MB)
MD5: 5F35182C7DD47AA88F0C1CB67A3F04FE
PID: 20.500.12556/dkum/90a9c4d9-6576-4218-94fc-10dc222b59d7
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Hitro razvijajoče področje umetne inteligence se v zadnjih letih integrira v različna področja in tako postaja neizogiben del številnih človeških dejavnosti. Umetna inteligenca je pokazala, da se lahko integrira tudi v področje umetnosti in ustvarja nova umetniška dela a podlagi kopiranja stilov grafičnih del priznanih avtorjev. Nevronske mreže, ki posnamejo delovanje človeških možganov, dodatno pomagajo pri tem postopku, saj omogočajo razpoznavo vzorcev v stilih grafičnih del. V magistrskem delu se osredotočimo na raziskovanje tehnike prenosa stila grafičnih del iz enega na drugo grafično delo s pomočjo nevornskih mrež. V ta namen opišemo sestavne dele nevronskih mrež, podrobneje razložimo konvolucijske nevronske mreže in predstavimo pojem prenosnega učenja. Z namenom boljšeg razumevanja področja prenosa stila ilustracij pregledamo obstoječe raziskave ter opišemo delovanje algoritma za prenos stila. V okviru magistrskega dela prikažemo implementacijo in rezultate eksperimenta skozi katerega smo ugotovili, da pristop prenosa stila lahko uspešno prenaša stil iz ilustracij na fotografije kakor tudi iz ilustracij na druge ilustracije.
Ključne besede:prenos stila, konvolucijske nevronske mreže, prenosno učenje
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[I. Čolaković]
Leto izida:2021
Št. strani:XI, 56 str.
PID:20.500.12556/DKUM-80024 Novo okno
UDK:004.85:004.93(043.2)
COBISS.SI-ID:82420227 Novo okno
Datum objave v DKUM:18.10.2021
Število ogledov:1170
Število prenosov:129
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
COLAKOVIC, Ivona, 2021, Prenos stila slike s pomočjo prenosnega učenja in nevronskih mrež : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : I. Čolaković. [Dostopano 22 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=80024
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Iščem podobna dela...Prosim, počakajte...
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:26.08.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Image style transfer using transfer learning and neural networks
Opis:Artificial Intelligence, a rapidly evolving field, has became an inevitable part of many human activities due to integration into different field. Artificial Intelligence has shown it can be integrated even into art by creating new works of art based on copying works of renowned authors. Neural networks which imitate the functioning of human brain further help in this field as they are able to recognize patterns in images. In Master’s thesis we focus on researching image style transfer techniques. For this purpose we describe neural networks components, explain convolutional neural networks and introduce the concept of transfer learning. In order to better understand the field of style transfer, we review existing research and describe the style transfer algorithm. In Master’s thesis we show the implementation and results of experiment that helped us conclude that approach of style transfer can be used to successfully transfer style from image to the photography or ilustrations.
Ključne besede:style transfer, convolutional neural networks, transfer learning


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici