|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Оптимизация учета глубины изображения в задаче автоматического переноса стилядипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Китов Виктор Владимирович
- Автор: Козловцев Константин Анатольевич
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2018
- Аннотация: В последнее время стала очень популярной модификация фотографий с целью их улучшения. И если обычные операции вроде размытия, выделения деталей, настройки контраста, или наложения фильтров достаточно просто решаются попиксельными и морфологическими операциями, то задача наложения стиля, позволяющая сделать из фотографии картины, и которая была предложена и решена в работе Гатиса и др. в 2016 году, требует использования более сложного метода, основанного на сверточных нейронных сетях. Сверточные сети способны находить на изображениях высокоуровневые признаки. Указанная способность позвляет эффективно различать объекты на изображении, восстанавливать некоторые величины, например расстояние до объектов, и модернизировать изображения с сохранением высокоуровневой структуры. На последнем принципе основан нейронный перенос стиля. В случае переноса стиля стандартным способом наложение стиля зачастую делает результирующее изображение плоским. Для сохранения глубины изображения предлагается использовать другую сверточную нейросеть, способную оценить глубину и перенести на результатирующее изображение вместе со стилем. Таким образом можно получить картину из любого изображения в полностью автоматизированном виде. Предложенный метод повышает визуальное качество результата стилизации, так как на полученной картине будет сохранена перспектива, и положение объектов в глубину друг относительно друга.
- Добавил в систему: Китов Виктор Владимирович