prikaz prve stranice dokumenta Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama
  Preuzmi
PDF 2.84 MB
diplomski rad
Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama
2024. urn:nbn:hr:200:445057
Momić, Ines
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku
Katedra za automatiku i robotiku

Citirajte ovaj rad

Momić, I. (2024). Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057

Momić, Ines. "Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057

Momić, Ines. "Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057

Momić, I. (2024). 'Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 16.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057

Momić I. Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2024 [pristupljeno 16.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057

I. Momić, "Super rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:445057
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSuper rezolucija temeljena na generativnim suparničkim neuronskim mrežama
Naslov (engleski)Super resolution based on generative adversarial neural networks
AutorInes Momić
MentorRatko Grbić (mentor)
Član povjerenstvaRatko Grbić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Vranješ (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarijan Herceg (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku)
(Katedra za automatiku i robotiku)
Osijek
Datum i država obrane2024-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Diplomski rad opisuje algoritme za super rezoluciju slika korištenjem generativnih suparničkih mreža. U radu su detaljno testirani i analizirani postojeći algoritmi za super rezoluciju te je razvijeno vlastito rješenje za super rezoluciju lica. Za izradu rješenja korištene su tehnike strojnog učenja, poput generativnih suparničkih mreža koje se sastoje od mreže generatora i mreže diskriminatora. Mreže se treniraju istovremeno te neprestano uče jedna od druge. Mreža generatora nastoji generirati realistične visoko rezolucijske izlaze iz nisko rezolucijskih ulaza, dok mreža diskriminatora procjenjuje jesu li generirane slike dovoljno realistične. Razvijena mreža trenirana je na FFHQ skupu podataka, a razvijeni model testiran je na CelebAHQ skupu podataka. Nakon evaluacije rezultata na metrikama za procjenu kvalitete slike, model je implementiran na ugradbeni računalni sustav NVIDIA Jetson Nano gdje je testiran za rad u stvarnom vremenu. Pomoću NVIDIA Jetson Nano platforme omogućen je prijenos uživo sa kamere te je razvijeni model uspješno pokazao mogućnost stvaranja visoko rezolucijskih slika lica u stvarnom vremenu. Daljnji napredak ovog algoritma može se postići treniranjem neuronske mreže na višestrukom broju grafičkih procesora, što bi osiguralo veću dostupnu memoriju i poboljšalo ukupnu izvedbu modela.
Sažetak (engleski)
The thesis describes algorithms for super resolution using generative adversial networks (SRGAN). In this paper, the existing algorithms for super resolution were tested and analyzed in detal and a new solution for face super resolution was developed. Machine learning techniques, such as GANs were used to create the solution. GANs consist of two neural networks : generator network and discriminator network. Both networks are trained simultaneously and constatntly learn from each other. The generator aims to generate realistic high-resolution outputs from low-resolution inputs, while the discriminator evaluates whether the generated images are realistic enough. The developed network was trained on the FFHQ dataset, while the developed model was tested on the CelebAHQ dataset. After evaluating the results using image quality assessment metrics (IQA), the model was implemented on a NVIDIA Jetson Nano embedded system where it was tested in real-time. Using the NVIDIA Jetson Nano platform, live stream from the camera was enabled, and the developed model successfully demonstrated the possibility of creating high-resolution facial images in real time. Further progress of this algorithm can be achieved by training the neural network on a multiple number of GPUs, which would ensure more available memory and improve the overall performance of the model.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:445057
Studijski programNaziv: Automobilsko računarstvo i komunikacije
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka automobilskog računarstva i komunikacija (univ. mag. ing. comp. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-04 09:15:02