title: The use of artificial neural networks in image recovery
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кузнецов Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kuznecov Dmitrij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 056043
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26612
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена решению задачи восстановления изображения. Восстановление изображения - это процесс восстановления недостающей области изображения. Изображение может содержать области с дефектами, например посторонние предметы, или повреждения произвольных форм и размеров. Для решения задачи был проведен обзор различных подходов: основанных на классических итеративных алгоритмах, основанных на сверточных нейронных сетях и основанных на генеративно-состязательных нейронных сетях, рассмотрены их преимущества и недостатки. В работе реализован алгоритм, основанный на частичных сверточных слоях, который восстанавливает изображение с сохранением семантики и  без дополнительной постобработки. Приведены результаты вычислительного эксперимента.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to solving the problem of image recovery (inpainting). Image inpainting is the process of recovering a missing image area. The image may contain areas with defects, such as foreign objects, or damage to arbitrary shapes and sizes. To solve the problem, a review of various approaches was carried out: based on classical iterative algorithms, based on convolutional neural networks and based on generative-adversarial neural networks (GANs), their advantages and disadvantages were considered. The work implements an algorithm based on partial convolutional layers that restores an image while preserving semantics and without additional post-processing. The results of a computational experiment are presented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Восстановление изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свертка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Image inpainting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The use of artificial neural networks in image recovery
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение искусственных нейронных сетей в задаче восстановления изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kuznetsov_diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26612/1/Kuznetsov_diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,88 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Kuznecov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26612/2/reviewSV_otzyv_Kuznecov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 563,71 kB