ВІДНОВЛЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕНЕРАТИВНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-325-5-30-34Ключові слова:
породжувальні нейронні мережі, реконструкція зображень, контекстний кодувальник, змагальний процес навчання, пропуски у зображеннях, відновлення обличчя, відбитки пальців, піксельні втрати, PSNR, SSIM, модифікована архітектура, втрата сприйняттяАнотація
В цьому дослідженні проводиться аналіз використання породжувальних нейронних мереж для реконструкції пошкоджених зображень. Для цього було використано систему з архітектурою контекстного кодувальника, який використовує змагальний процес навчання. Вид пошкодження зображень, який досліджувався у цій роботі – пропуски у зображеннях. Заповнення пропусків здійснюється на двох різних наборах даних за областями, а саме відновлення обличчя людей та відбитків пальців. Результати відновлення, які було отримано на тестувальних наборах даних було оцінено за допомогою таких метрик, як піксельні втрати Pixel Loss, пікове співвідношення сигналу до шуму PSNR та структурну подібність SSIM. Після проведення аналізу отриманих результатів, в межах дослідження, було запропоновано модифікації оригінальної архітектури генеративної мережі і використання втрати сприйняття під час тренування мережі, а також модифіковану, меншу за розмірами, архітектуру мережі, яка здатна досягати подібних результатів з меншим обсягом обчислень.
