| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Izgubno stiskanje slik z variacijskim avtokodirnikom
Avtorji:ID Leber, Žiga (Avtor)
ID Strnad, Damjan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Kohek, Štefan (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Leber_Ziga_2018.pdf (1,38 MB)
MD5: FE6F272281694AD7A2DE61F2776E5A12
PID: 20.500.12556/dkum/05d098a9-3650-4633-8626-8b8c08137708
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu preučujemo izgubno stiskanje slik z uporabo variacijskega avtokodirnika. Implementirali smo njegovo povratno različico, imenovano konvolucijski DRAW, ki v vlogi kodirnika in dekodirnika uporablja nevronsko mrežo LSTM. Za implementacijo smo uporabili jezik Python in knjižnico PyTorch. Delovanje algoritma smo testirali na podatkovni zbirki CIFAR-10 ter rezultate primerjali z metodo JPEG. Ugotovili smo, da so rezultati primerljivi v smislu kakovosti rekonstrukcije.
Ključne besede:stiskanje slik, nevronske mreže, variacijski avtokodirnik, konvolucijski DRAW
Kraj izida:[Maribor
Založnik:Ž. Leber
Leto izida:2018
PID:20.500.12556/DKUM-72053 Novo okno
UDK:004.627:004.932(043.2)
COBISS.SI-ID:21878294 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:W61USHGO
Datum objave v DKUM:25.10.2018
Število ogledov:1311
Število prenosov:194
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:09.09.2018

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Lossy image compression using variational autoencoder
Opis:In this thesis we study lossy image compression using variational autoencoder. We implemented its recurrent variant called convolutional DRAW, which uses a LSTM neural network in the role of the encoder and the decoder. The implementation was done in Python using the PyTorch library. The performance was tested the CIFAR-10 dataset and the results compared to the JPEG compression method. We determined that the results are comparable in reconstruction quality.
Ključne besede:image compression, neural networks, variational autoencoder, convolutional DRAW


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici