Geri Dön

Visual design using generative adversarial networks with heuristics improvement

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 752850
  2. Yazar: SİNAN DEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NAFİZ ARICA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Görsel iletişim, Görsel tasarım, Pix, Üretici ağlar, Visual communication, Visual design, Pix, Producer networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

In this study, we propose a new and better method to improve the training performance of Pix2Pix. Saying that, instead of training color images with black and white edge images in the Pix2Pix method, we train the network with a new dataset created with RGB edge images. With this approach, we show that while increasing the ability of the Pix2Pix method to produce images with a wider variety of colors, training can produce more successful results with fewer EPOCHs. On the other hand, we run a comprehensive literature survey from three perspectives, which are architectural, loss functions and image synthesis perspectives. GANs under architectural perspective propose improvements with applying different neural network structures for both generator and discriminator part of the entire network, where the GANs listed under loss function perspective represents the improvements by applying different loss functions to the networks. It is possible to group GAN studies only under architectural and loss functions perspectives, but we found better to add another group particularly for image synthesis that the experimental focus of this thesis is built particularly on image synthesis methods. In performance analysis of experimental result, we present the results obtained from training and synthesis processes with Pix2Pix, StyleGAN and Style Transfer methods to compare different results. We also show the problem of generating mostly brown colored images instead of multicolor images with the Pix2Pix method.

Özet (Çeviri)

Bu tez ile Pix2Pix için yeni bir yöntem ile çok renkli görüntüler oluşturmanın daha iyi bir yolunu öneriyoruz. Renkli görüntüleri Pix2Pix yönteminde siyah beyaz kenar görüntülerle eğitmek yerine, RGB kenar resimleriyle oluşturulan olan yeni bir veri seti ile eğitmekteyiz. Bu yaklaşımla, Pix2Pix yönteminin daha çeşitli renklerde resimler üretebilme yeteneğini arttırırken, eğitimin daha az EPOCH sayısıyla daha başarılı sonuçlar elde üretebildiğini de göstermekteyiz. Diğer yandan, hata fonksiyonları ve görüntü sentezi perspektifleri olmak üzere üç perspektiften kapsamlı bir literatür taraması sunmaktayız. Mimari perspektif altında GAN'lar, tüm ağın hem oluşturucu hem de ayırıcı kısmı için farklı sinir ağı yapılarının uygulanmasıyla iyileştirmeler önerir; burada hata fonksiyonu perspektifi altında listelenen GAN'lar, ağlara farklı hata fonksiyonları uygulayarak iyileştirmeleri temsil eder. Teorik olarak, GAN çalışmalarını sadece mimari ve kayıp fonksiyonları perspektifleri altında gruplamak mümkündür, ancak bu tezin deneysel odağı özellikle görüntü sentezi yöntemleri üzerine kurulmuş olması sebebiyle, özellikle görüntü sentezi için başka bir grup daha eklemeyi uygun bulduk. Bu çalışmanın deneysel bölümündeki performans analizinde, farklı sonuçları karşılaştırmak için Pix2Pix, StyleGAN ve Style Transfer yöntemleri ile eğitim ve sentez işlemlerinden elde edilen sonuçları sunuyoruz. Pix2Pix yöntemi ile çok renkli görüntüler yerine çoğunlukla kahverengi renkli görüntülerin üretilmesi sorununu gösteriyoruz.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    486577

    A software defined network framework in 5G wireless systems

    5G kablosuz sistemlerde yazılım temelli ağ iskeleti

    GÖKHAN SEÇİNTİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK

  2. Tez No

    8

    Eksternal etmoidektomiler

    Başlık çevirisi yok

    ERCÜMENT AKMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kulak Burun ve BoğazGazi Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ

  3. Tez No

    293

    Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    H.VOLKAN GÖKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN URAL

  4. Tez No

    603

    Çekirdeksiz kuru üzümlerde aflatoksin B1, B2, G1, G2 tayini için mevcut bazı metotların karşılaştırılması üzerinde bir çalışma

    Başlık çevirisi yok

    DİLEK BOYACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MERAL GÖNÜL

  5. Tez No

    481

    Tedaviye cevap vermeyen diyabetik makula ödeminde vitreoskizisin rolü

    The role of vitreoschisis in diabetic macular edema refractory to treatment

    MAKBULE BERNA ÖTÜK YAŞAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Göz Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNÇ OVALI

Geri Dön