Моделі відновлення зображень на основі методів виявлення країв засобами глибокого навчання
| dc.contributor.author | Підвербецький Любомир Богданович | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-22T09:14:46Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Мета роботи - підвищення ефективності процесу відновлення зображень шляхом інтеграції механізмів глибинного виявлення країв у генеративну архітектуру методики навчання моделі. Об’єкт дослідження - процес відновлення пошкоджених або частково відсутніх фрагментів цифрових зображень. Предмет дослідження - моделі та методи реконструкції зображень на основі глибинних нейронних мереж із використанням алгоритмів виявлення країв. Результати дослідження В роботі розроблено і формалізовано архітектуру вдосконаленого алгоритму, що передбачає попереднє виділення структурних меж об’єктів і подальше контекстно-орієнтоване заповнення відсутніх фрагментів зображення Висновок Досліджено та реалізовано експериментальну модель удосконаленого алгоритму EdgeConnect із інтегрованим модулем HED для покращеного виявлення структурних меж зображень. | |
| dc.identifier.uri | https://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/11549 | |
| dc.subject | ВІДНОВЛЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ | |
| dc.subject | ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ | |
| dc.subject | ВИЯВЛЕННЯ КРАЇВ | |
| dc.subject | НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ | |
| dc.subject | ГЕНЕРАТИВНІ МОДЕЛІ | |
| dc.subject | КОМП’ЮТЕРНИЙ ЗІР | |
| dc.subject | РЕКОНСТРУКЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ. | |
| dc.title | Моделі відновлення зображень на основі методів виявлення країв засобами глибокого навчання | |
| dc.type | Thesis |