| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Automātika un datortehnika |
| Nosaukums |
Attēlu rediģēšanas veida noteikšana |
| Nosaukums angļu valodā |
Image Modification Type Classification |
| Struktūrvienība |
12600 Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Darba vadītājs |
Katrina Boločko |
| Recenzents |
Vadims Zīlnieks, VDI |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir izpētīt iespēju izmantot neironu tīklus attēlu rediģēšanas
veida un ar to saistīto kvalitātes problēmu noteikšanai, balstoties uz praktisko atpazīšanas
metožu realizāciju.
Bakalaura darbs sastāv no trim daļām – literatūras apraksts un teorētiskais pamatojums,
praktiskās realizācijas apraksts un rezultātu novērtēšanas un analīzes daļa.
Teorētiskajā pamatojumā tiek apskatīti mūsdienās aktuālie attēlu modifikācijas veidi,
kā arī modificēto attēlu atpazīšanas veidi, krāsu modeļi un neironu tīklu pamatu. Balstoties uz
literatūras apskatu un teorētiskajā pamatojumā izklāstīto informāciju, tika izvēlēti 4
modifikācijas veidi un kā rīks to atpazīšanai tika izvēlēti konvolūcijas neironu tīkli.
Praktiskās realizācijas aprakstā tiek sniegta informācija par darba praktiski izveidotiem
risinājumiem. Darba praktiskajā daļā tika apmācīti 6 konvolūcijas neironu tīkli, kas tika
ietrenēti atpazīt modifikācijas uz attēliem. Praktiskajā daļā tika izmantotas Python
programmēšanas valoda un PyTorch, TorchVision, Cudatoolkit un citas bibliotēkas.
Darbā pēdējā daļā tika veikta izveidoto modeļu analīze un salīdzinājums. Tika novērtēta
modeļu precizitāte attiecība apmācības un reālajiem datiem.
Bakalaura darba apjoms sastāda 61 lapaspuses, 39 attēli, 4 tabulas. |
| Atslēgas vārdi |
ATTĒLS, MAŠĪNMĀCĪŠANOS, ATTĒLU MODIFIKĀCIJU ATPAZĪŠANA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
PICTURE, MACHINE LEARNING, RECOGNITION OF PICTURE MODIFICATIONS |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2021 23:36:02 |
