Генерація синтетичних зображень на основі текстового опису методами машинного навчання

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2021
Автор(и) :
Назаркевич Ганна Ярославівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Назаркевич, Г. Я. (2021). Генерація синтетичних зображень на основі текстового опису методами машинного навчання. [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2836
[ДСТУ] Назаркевич Г. Я. Генерація синтетичних зображень на основі текстового опису методами машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2021. 63 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2836 (дата звернення: 17.07.2026).
Проведено огляд існуючих архітектур нейронних мереж для розв’язку поставленої задачі, проаналізовано їх переваги та недоліки, виконано порівняння цих нейронних мереж за допомогою показників Inception Score. Також використано для порівняння FID.
Натреновано нейронну мережу з архітектурою DF-GAN та DM-GAN, проаналізовано її IS та FID. Для тренування використано датасет CUB-200-2011, що містить зображення пташок та їх текстових описів. Впродовж тестування розглянуто, як змінюється IS, FID для цих моделей на різних етапах, побудовано графіки залежностей.
В результаті роботи було розглянуто нову модель DM-GAN з використанням DF-блоків. Порівняно її з іншими описаними у літературі моделями. Обчислено для неї IS та FID.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

3.78 MB

Контрольна сума :

(MD5):c2991a44cbf65b1d093937f8eff0813d

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International