Бегінг в ансамблях нейронних мереж для адаптації кольорів зображень до специфічних стилістичних, історичних або художніх контекстів

Abstract

Об’єкт дослідження – ансамблеві нейронні мережі для обробки зображень. Предмет дослідження – метод бегінгу (bagging) для побудови ансамблів CNN та автоенкодерів з метою адаптації кольорів зображень. Мета роботи – розробка та дослідження ансамблевих нейронних мереж на основі методу бегінгу для ефективної адаптації кольорів зображень до заданих стилістичних, історичних і художніх контекстів. Методи дослідження – аналіз сучасних рішень у сфері ансамблевих методів машинного навчання та комп’ютерного зору, теоретичне й практичне дослідження алгоритму бегінгу, побудова ансамблю глибоких згорткових нейронних мереж і автоенкодерів, експериментальна перевірка на реальних даних, оцінка результатів за допомогою метрик якості (PSNR, SSIM, Perceptual similarity). У роботі виконано комплексний аналіз сучасних підходів до стилістичної адаптації та колоризації зображень із використанням глибоких ансамблевих нейронних мереж. Обґрунтовано доцільність застосування методу бегінгу для формування ансамблів для підвищення стабільності й узагальнюючої здатності системи. Запропоновано архітектуру ансамблю, що забезпечує якісну адаптацію кольорової гами зображень. Експериментальні дослідження засвідчили переваги запропонованого підходу у порівнянні з класичними моделями за рахунок зменшення дисперсії результатів і покращення візуальної якості стилізації.