Омельченко, С. О.2021-02-082021-02-082020Омельченко С. О. Відновлення пошкоджених зображень за допомогою глибинної нейронної мережі : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність122 Комп’ютерні науки / С. О. Омельченко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 85 с.http://openarchive.nure.ua/handle/document/14401В різних сферах діяльності існує безліч цифрових зображень, які містять цінну інформацію, наприклад, медична візуалізація, дистанційне зондування, військові системи, робототехніка і штучний інтелект. Пошкодження цих зображень безповоротно руйнує їх змістовність. Саме тому методи видалення шумів на зображенні знаходять широке застосування у багатьох галузях. Глибинні згорткові мережі вже давно стали популярним інструментом для створення та відновлення зображень. Звичайно, що для кожної задачі будь-яка обрана мережа повинна бути попередньо налаштована, проте це виконується для всіх спостережень одночасно. Саме тому, у цій роботі було проведено налаштування мережі таким чином, що для кожного зображення видалення шумів буде виконано із достатньою якістю.ukвдосконаленнявидалення шумівзображенняглибинне навчанняоптимізаторфункція активаціїOther