| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
Попов, Дмитрий Алексеевич. Корректировка разрешения изображений с использованием генеративно-состязательных нейросетей (проектный): выпускная квалификационная работа по программе бакалавриата. Направление подготовки 01.03.02 : "Прикладная математика и информатика". Направленность (профиль): "Мобильные, облачные и интеллектуальные технологии" / Д.А. Попов; Уфимский университет науки и технологий, Институт информатики, математики и робототехники, Кафедра математического и компьютерного моделирования ; научный руководитель А.М. Ефимов;. — Уфа, 2025. — 42 с. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/2025/Popov_D_A_PMI-4MOIT211B_01_03_02_PMI_06_2025.pdf>. — Текст: электронныйДата создания записи: 06.11.2025 Тематика: ВКР; бакалавриат; улучшение разрешения изображений; методы увеличения; нейронные сети; язык программирования Python; состязательная сеть ESRGAN; FastAPI Коллекции: Квалификационные работы бакалавров и специалистов; Общая коллекция Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему и будете работать на компьютерах в читальных залах Библиотеки
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Права на использование объекта хранения
| Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Локальная сеть Библиотеки | Аутентифицированные пользователи |
|
||||
| Локальная сеть Библиотеки | Все | |||||
| Интернет | Аутентифицированные пользователи |
|
||||
|
Интернет | Все |
Оглавление
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ
- 1.1 Анализ проблемы повышения разрешения
- 1.2 Методы, применяемые для увеличения разрешения изображений
- 1.3 Генерирование изображений с высоким разрешением с использованием глубоких нейронных сетей
- ГЛАВА 2. РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА МОДЕЛИ СВЕРХВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ
- 2.1 Подготовка к обучению модели
- 2.1.1 Датасет и предобработка
- 2.1.2 Настройка среды
- 2.2 Обучение ESRGAN
- 2.2.1 Параметры обучения
- 2.2.2 Ход обучения
- 2.3 Тестирование модели
- 2.3.1 Метрики на тренировочных и валидационных данных
- 2.4 Разработка веб-интерфейса на FastApi
- 2.4.1 Серверная часть
- 2.4.2 Клиентская часть
- 2.4.3 Деплой
- 2.1 Подготовка к обучению модели
- СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ
Статистика использования
|
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |