title: Applying style-transfer models to generate artificial data in the problem of generating 3D character models from sketch drawings
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Конев Степан Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Konev Stepan Maksimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Черногорский Федор Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Cernogorskij Fedor Evgenevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Куликов Александр Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kulikov Aleksandr Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 067805
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39988
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе были исследованы несколько архитектур нейронных сетей применимых к задаче переноса стиля между реальными набросками и сгенерированными изображениями. Были собраны наборы данных правдоподобных набросков с помощью моделей переноса стиля, на данных наборах была обучена модель для определения позы персонажа. Было изучено применение аугментаций при обучении модели определения позы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work we explored few neural network architectures in application to style transfer task from real sketches to generated images. We collected datasets of plausible sketches with style transfer models. This datasets was used to train the model for pose estimation. We studied application of image augmentations in pose estimation model training
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: перенос стиля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: style transfer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Applying style-transfer models to generate artificial data in the problem of generating 3D character models from sketch drawings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение style-transfer моделей для генерации искусственных данных в задаче генерации ЗD-моделей персонажей по скетч рисункам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st067805.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39988/2/st067805.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,92 MB
resources.filename: reviewSV_cernogorskij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39988/3/reviewSV_cernogorskij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 33,72 kB