Generiranje slik pohištva z uporabo skic in globokih nevronskih mrežVELAGIĆ, ALDIN (Avtor) Bosnić, Zoran (Mentor) Papič, Aleš (Komentor) nevronske mrežegloboko učenjegenerativne nasprotniške mrežeskiceslikeCilj diplomske naloge je bilo učenje generativnih nasprotniških nevronskih mrež za namen generiranja slik pohištva iz skic. Poudarek je bil na učenju cikličnih generativnih nasprotniških mrež, kjer smo preizkusili različne tipe implementacij na enem ali več razredov pohištva. Modeli so bili učeni na slikah in skicah pohištva s spleta, ki so bile razdeljene v 3 razrede, in sicer: kavči, mize in omare. Izbrali smo slike brez ozadja in jih obdelali, da so bili objekti na skicah približno enake velikosti, ter jih nastavili na velikost 400 x 400. Del skic smo izdelali tudi ročno. Sledilo je učenje generativnih nasprotniških mrež in priprava modela, ki bi generiral čim bolj realistične slike iz skic. Točnost smo ocenili na pripravljeni testni množici skic in kot meri uspešnosti uporabili Fréchetovo začetno razdaljo in mero podobnosti zaznanih slikovnih zaplat, ki sta nam pomagali pri odločitvi, kateri model generira najbolj realne slike. Fréchetova začetna razdalja za najboljše modele iznaša: kavči 100,970, omare 86,730 in mize 113,460. Mera podobnosti zaznanih slikovnih zaplat za te modele iznaša: kavči 0,479, omare 0,489 in mize 0,380. Na koncu smo izdelali spletno aplikacijo, ki omogoča lažjo uporabo izbranih modelov in generiranje slik za razrede: kavči, mize in omare.20232023-03-09 15:55:00Diplomsko delo/naloga144731VisID: 34920COBISS_ID: 147375363sl