Статья: ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИРОДНОГО ЛАНДШАФТА С ПОВЫШЕННЫМ РАЗРЕШЕНИЕМ НА ОСНОВЕ GAN (2024)

Читать онлайн

В статье рассматривается применение генеративно-состязательной сети (GAN) в задаче повышения разрешения изображений в два раза. Приводится описание архитектуры GAN на основе сверточной сети. Сеть обучена с использованием набора данных состоящего из 540 изображений природного ландшафта с разрешением 256 на 256 пикселей. В результате тестирования GAN получены усредненные коэффициенты метрик PSNR, SSIM, MFSD, а также среднеквадратичная ошибка вывода модели VGG-19. Приведены результаты сравнения качества изображений с увеличенным разрешением на основе GAN и методом масштабирования с использованием фильтра Ланцоша.

Ключевые фразы: нейронные сети, машинное обучение, GaN, суперразрешение, анализ качества изображений
Автор (ы): САЙ СЕРГЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ, КУДЯШОВ А. А.
Журнал: ВЕСТНИК ТИХООКЕАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.896. Искусственный интеллект в промышленных системах. Интеллектуальные САПР и АСУ. Интеллектуальные роботы
Для цитирования:
САЙ С. В., КУДЯШОВ А. А. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИРОДНОГО ЛАНДШАФТА С ПОВЫШЕННЫМ РАЗРЕШЕНИЕМ НА ОСНОВЕ GAN // ВЕСТНИК ТИХООКЕАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. 2024. № 1 (72)
Текстовый фрагмент статьи