dc.contributor.author |
Daniszewski, Hubert Sylwester |
|
dc.date.accessioned |
2023-02-22T07:35:15Z |
|
dc.date.available |
2023-02-22T07:35:15Z |
|
dc.date.issued |
2023-02-22 |
|
dc.identifier.issn |
2022/I/D/4 |
|
dc.identifier.uri |
https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2516 |
|
dc.description.abstract |
Moja praca inżynierska porusza problem koloryzacji obrazów i opisuje wyniki
prób automatyzacji tego procesu przy pomocy algorytmów uczenia maszynowego. Pracę rozpoczynam od przybliżenia tematu koloryzacji, gdzie wspominam o pracochłonnym charakterze ręcznej koloryzacji przez wyspecjalizowanych
artystów oraz potencjalnym wykorzystaniu koloryzatorów w systemach monitoringu. Następnie podaję sieci konwolucyjne i sieci GAN jako potencjalne koloryzatory, opisuję podstawy ich działania i uzasadnia m ich skuteczność przy
rozwiązywaniu tego problemu. Dokonuję też analizy zbioru danych, w którym
zmieniam wykorzystywany model barw i dokonuję normalizacji. W części eksperymentalnej opisuję wyniki eksperymentów oraz metody ich ewaluacji. Przy pomiarze skuteczności kolory zatorów wykorzystuję nauczone na prawdziwych
obrazach klasyfikatory i weryfikuję ich skuteczność na obrazach automatycznie wygenerowanych. Na koniec podsumowuję eksperymenty i dalsze możliwe kierunki rozwoju tego rodzaju badań. |
pl_PL |
dc.language.iso |
other |
pl_PL |
dc.relation.ispartofseries |
;Nr 6423 |
|
dc.subject |
Informatyka |
pl_PL |
dc.subject |
uczenie maszynowe |
pl_PL |
dc.subject |
przetwarzanie obrazów rastrowych |
pl_PL |
dc.subject |
koloryzacja |
pl_PL |
dc.title |
Wykorzystanie sieci neuronowych w celu koloryzacji obrazów oraz wpływ automatycznej koloryzacji na jakość klasyfikacji obrazów |
pl_PL |
dc.type |
Thesis |
pl_PL |