Thông tin tài liệu

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorPGS. TS. Phạm, Văn Cườngvi
dc.contributor.authorNguyễn, Viết Thành Đạtvi
dc.date.accessioned2022-03-04T03:39:05Z-
dc.date.available2022-03-04T03:39:05Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://dlib.ptit.edu.vn/handle/HVCNBCVT/2564-
dc.description.abstractĐồ án sẽ đề xuất một mô hình sinh đối nghịch mới, được gọi là QC-StyleGAN2, giải quyết bài toán khi đầu vào là hình ảnh chất lượng thấp như ảnh có độ phân giải thấp, mờ, nhiễu hay có định dạng JPEG. QC-StyleGAN2 được phát triển dựa trên StyleGAN2 - một mô hình sinh đối nghịch (GAN) được thiết kế đặc thù để sinh ảnh chất lượng cao và độ phân giải lớn. Tuy nhiên, khác với StyleGAN2, QC-StyleGAN2 có thể tùy biến đầu vào để thu được ảnh sắc nét hoặc kém chất lượng. Đồ án cũng trình bày ứng dụng của QC-StyleGAN2 trong việc tái tạo lại ảnh chất lượng cao từ ảnh chất lượng thấp đầu vào, sử dụng một phép chiếu để tìm mã hóa tương ứng của ảnh đầu vào và tùy biến lại chất lượng ảnh.vi
dc.formatPDFvi
dc.language.isovivi
dc.publisherHọc viện Công nghệ Bưu chính Viễn thôngvi
dc.subjectQC-StyleGAN2vi
dc.subjectMô hình sinh đối nghịchvi
dc.subjectĐồ án tốt nghiệpvi
dc.titleQC-StyleGAN2: Mô hình sinh đối nghịch với tùy biến chất lượng đầu ravi
dc.typeMinor thesisvi
Appears in Collections:Ngành Hệ thống thông tin

Files in This Item:
Thumbnail
  • Nguyễn Viết Thành Đạt - B17DCCN117.pdf
      Restricted Access
    • Size : 3,13 MB

    • Format : Adobe PDF



  • Xin lỗi! Thư viện chưa thể cung cấp tài liệu bạn yêu cầu vì bạn không thuộc đối tượng phục vụ tài liệu số dạng toàn văn. Bạn có thể tham khảo bản in của tài liệu này tại Phòng đọc Thư viện (Tầng 1 - Nhà A3 hoặc gửi email yêu cầu về địa chỉ: ilc@ptit.edu.vn)