Kolorizace černobílých obrazů s využitím neuronových sítí
Colorization of black-and-white images using deep neural networks
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Futschik David
Supervisor
Sýkora Daniel
Opponent
Čech Jan
Field of study
Umělá inteligenceStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra počítačůRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Automatické obarvovaní šedotónových obrázků se v posledních letech stalo více zkoumanou oblastí, zejména díky rozšířenému používání hlubokých konvolučních neuronových sítí. Cílem této práce je pokusit se aplikovat tuto metodu na automatické obarvování snímků kresleného seriálu. Předchozí výzkum v této oblasti se zaměřoval především na obarvovaní přirozených obrázků a fotografií. Kreslené seriály se tradičně obarvují metodami, které vyžadují lidskou asistenci. V této práci je navrženo plně automatické řešení, k dosažení kterého používáme dvě různé architektury konvoluční sítě trénované za použití různých chybových funkcí. Trénované varianty porovnáváme na základě získaných výsledků jako jednotlivé obrázky i videosekvence. Colorization of grayscale images has become a more researched area in the recent years, thanks to the advent of deep convolutional neural networks. We attempt to apply this concept to colorization of cartoon images obtained from video sequences. Previous similar research focused mainly colorization of natural images, while colorization of cartoons is traditionally done by leveraging manual scribble methods. Our proposed method is a fully automated process. To implement it, we propose and compare two distinct convolutional neural network architectures trained under various loss functions. We aim to compare each variant based on results obtained as individual images and videos.
Collections
- Diplomové práce - 13136 [902]