Generative neural networks in image reconstruction
| Název práce v češtině: | Využití generativních modelů neuronových sítí v obrazové rekonstrukci |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Generative neural networks in image reconstruction |
| Klíčová slova: | neuronová síť, generativní, obrazová rekonstrukce, MAP, apriorní model obrazu |
| Klíčová slova anglicky: | neural network, generative, image reconstruction, MAP, image prior |
| Akademický rok vypsání: | 2016/2017 |
| Typ práce: | diplomová práce |
| Jazyk práce: | angličtina |
| Ústav: | Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI) |
| Vedoucí / školitel: | RNDr. Michal Šorel, Ph.D. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 12.12.2016 |
| Datum zadání: | 13.12.2016 |
| Datum potvrzení stud. oddělením: | 19.05.2017 |
| Datum a čas obhajoby: | 29.01.2018 00:00 |
| Datum odevzdání elektronické podoby: | 04.01.2018 |
| Datum odevzdání tištěné podoby: | 04.01.2018 |
| Datum proběhlé obhajoby: | 29.01.2018 |
| Oponenti: | Mgr. Peter Zvirinský, Ph.D. |
| Zásady pro vypracování |
| Regression neural networks provide state-of-the-art results in many
image reconstruction problems. The main disadvantage of these networks is that they must be trained separately for every problem or even for every setting of problem parameters. Generative models, on the other hand, can learn an estimate of prior image distribution, which can be used for an arbitrary reconstruction problem by transforming the problem to functional optimization. The main objective of this thesis is to investigate various generative models of neural networks and their use for image reconstruction. |
| Seznam odborné literatury |
| Recent articles covering the use of generative neural networks for image data:
Goodfellow et al., Generative Adversarial Nets, 2014 Dinh et al., NICE: Non-linear independent components estimation, 2014 van den Oord et al., Conditional image generation with PixelCNN decoders, 2016 |