title: Lightweight model for automatic image enhancement
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мотыко Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Motyko Aleksandr Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Самарин Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Samarin Aleksej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Косовская Татьяна Матвеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kosovskaa Tatana Matveevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:10:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 024451
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32193
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящее время, функционал для ретуши фотографий интегрируются
  во все большее число мобильных приложений. Многие современные подходы, основанные на
  механизмах машинного обучения, улучшают цветовую гамму изображений с помощью 
  тяжеловесных моделей на основе сверточных нейронных сетей, 
  где результат получается непосредственно из выходных данных нейронной сети. 
  Подобные методы могут приводить к появлению артефактов в результирующих изображениях.
  Более того, архитектура подобных моделей, как правило сложно интерпретируема,
  требует длительного и трудоемкого процесса обучения, а также занимает много места в памяти
  устройств и требует много времени при обработке фотографий.
  
      Для решения вышеупомянутых проблем, в рамках данной работы 
  создана облегченная модель автоматического улучшения 
  цветовой гаммы изображений, которая подходит для использования 
  на мобильных устройствах. Кроме того, к в рамках данного исследования,
  предлагается комплексный сравнительный анализ фильтров для 
  построения наиболее оптимального метода цветокоррекции и проведения 
  сравнительного анализа представленного решения с другими моделями. 
  Таким образом, в рамках данной работы произведено исследование 
  применения подхода к коррекции цветовой гаммы изображений
  на основе фильтров, решающего описанные выше проблемы. 
  При разработке данного решения был сделан акцент на создании
  легковесного метода, подходящего для использования на мобильных устройствах. 
  Значительное повышение производительности было достигнуто за счет адаптации 
  и применения регуляризации согласованности, используемой в 
  обучении с частичным привлечением учителя. Предлагаемая модель может быть 
  использована на мобильных устройствах и обеспечивает 
  конкурентоспособные результаты по сравнению с известными подходами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Photo retouching features are being integrated into a growing number of mobile applications. 
  Current learning-based approaches enhance images using large convolutional neural network-based models, 
  where the result is received directly from the neural network outputs. 
  This method can lead to artifacts in the resulting images, models that are complicated to interpret, 
  and can be computationally expensive.
  
      This work is devoted to explore the application of a filter-based approach in order to overcome 
  the problems outlined above. The presented research is focused on creating a lightweight solution suitable for use 
  on mobile devices when designing our model. A significant performance increase was achieved through 
  implementing consistency regularization used in semi-supervised learning. 
  The proposed model can be used on mobile devices and achieves competitive results compared to known models.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: улучшение изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: легковесная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: преобразование цвета
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image enhancement
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lightweight model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: color transformation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Lightweight model for automatic image enhancement
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Легковесная модель для автоматического улучшения изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: samarin_SPBSU_MM_VKR_v5.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32193/1/samarin_SPBSU_MM_VKR_v5.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 9,57 MB
resources.filename: reviewSV_Samarin_advisor__1_.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32193/2/reviewSV_Samarin_advisor__1_.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 58,75 kB