Технология нейронной стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучения: методы и применение
Появление и перспективы использования технологии нейронной стилизации. Типологизация методов машинного обучения для стилизации изображений. Рассмотрение реализации стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучений на языке Python.
Подобные документы
Итерационный метод нахождения локального экстремума (минимума и максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Тестирование стандартного стохастического градиентного спуска как популярного алгоритма для широкого спектра моделей машинного обучения.
курсовая работа, добавлен 12.02.2018Технология обработки изображений. Общая схема воспроизведения изображения в системе поэлементной обработки информации. Анализ цветовых характеристик оригинала. Технология сканирования и фотовывода. Анализ градационных свойств, динамический диапазон.
реферат, добавлен 27.02.2009Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 01.09.2016Стандартные этапы работы алгоритма CBIR-системы. Методы сравнения различных подходов CBIR и используемые для этого аннотированные коллекции изображений. Разработка Web-приложения для поиска изображений по содержанию. Пример изображения для фильтра Габора.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016- 105. Проектирование систем программного обеспечения под управлением онтологий: модели, методы, реализации
Сравнительный анализ атрибутов жизненного цикла программной инженерии и онтологического инжиниринга. Анализ особенностей использования методов и средств машинного обучения для генерации онтологических моделей проектирования программного обеспечения.
статья, добавлен 29.08.2021 Исследование особенностей обработки растровых и векторных изображений. Разрешающая способность и масштабирование изображений. Цветовые модели, системы соответствия цветов и режимы. Расчет объема требуемой видеопамяти. Форматы графических изображений.
лекция, добавлен 10.09.2015Методика разграничения доступа к информации на основе использования алгоритмов криптографии и стеганографии. Сравнение идентификаций изображений на основе корреляционного анализа. Контроль за качеством и безопасностью продуктов животного происхождения.
статья, добавлен 18.07.2013Обзор совокупности аппаратных и программных средств, предназначенных для ввода, преобразования и вывода графических изображений с помощью компьютера. Исследование основных особенностей хранения изображения в векторных и растровых графических редакторах.
презентация, добавлен 23.05.2012Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.
статья, добавлен 16.05.2022Построение модели, определяющей вероятность неплатежеспособности заемщика. Анализ нейросетевого и регрессионного методов оценки платежеспособности заемщика. Разработка программы, реализующей нейросетевой метод оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Цифровая обработка и распознавание изображений – важнейшее направление для изучения в области современной компьютерной графики. Теоретическое изучение аспектов генерирования оцифровки картинки. Особенности векторного квантования графических изображений.
статья, добавлен 18.03.2019Рассмотрение и характеристика вопросов разработки технологий автоматизированного обучения на основе человеко-машинного, с целью повышения качества образовательных услуг. Ознакомление с моделью линейного и разветвленного программированного обучения.
статья, добавлен 26.07.2018Методы churn modeling, их преимущества и недостатки. Сравнение методов машинного обучения, которые могут помочь улучшить точность прогноза оттока клиентов. Оценки их эффективности с помощью метрик качества: точность, auc, precision, recall и fl-score.
статья, добавлен 12.12.2024Применение вариационно-стабилизирующих преобразований разных типов для изображений, сформированных оптическими сенсорами. Границы допустимой неточности оценок помех для применения обобщенного преобразования Энскомба в задачах фильтрации изображений.
статья, добавлен 13.01.2017Причина перекоса уточных нитей. Методы цифровой обработки изображений. Анализ эффективности использования программ для улучшения их качества. Компьютерное моделирование обработки изображений. Технология подавления шумов и повышения их контрастности.
дипломная работа, добавлен 01.10.2017Технологии компьютерной графики, их применение и виды (растровая, векторная, презентационная). Особенности и программные средства обработки изображений, показ слайдов. Возможности и принципы работы с фотографиями в приложениях Paint и Adobe Photoshop.
контрольная работа, добавлен 22.12.2015Характеристика математического аппарата дискретизации изображений с помощью обобщенных функций. Схема периодической последовательности прямоугольных импульсов, её амплитудно-частотный спектр. Особенности дискретизации сигналов в реальных системах.
статья, добавлен 29.07.2017Исследование особенностей применения методов машинного обучения для выявления преступников по фотографиям. Определение необходимости обучения цифровой грамотности. Рассмотрение и характеристика основных причин масса мифов вокруг software engineering.
доклад, добавлен 09.10.2022Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018- 121. Машинний переклад
Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу. Проблема вибору шляху до створення штучного інтелекту.
курсовая работа, добавлен 30.10.2014 История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.
реферат, добавлен 06.03.2019Рассмотрение задачи аспектного анализа тональности текстовых сообщений на естественном языке. Исследование четырех нейросетевых моделей, относящихся к разделу глубокого обучения, результаты проверки моделей на корпусе текстовых отзывов SentiRuEval-2015.
статья, добавлен 27.05.2018Разработка алгоритма адаптивного многомасштабного представления изображений и критерии выбора величины коэффициентов изменения масштаба изображения. Решение задач обработки дефектоскопических изображений в промышленных системах контроля качества.
автореферат, добавлен 14.02.2018Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013