Разработка мобильного приложения по стилизации изображений с помощью нейросетевых технологий

Вид работы: Дипломная работа | Предмет работы: Информационные технологии | Количество листов: 39

Другой популярной архитектурой для NST в мобильных приложениях является SqueezeNet, разработанная компанией DeepScale. Она также имеет небольшое количество параметров, что делает ее пригодной для использования в мобильных приложениях. Однако она более подходит для задач классификации изображений, а не для NST.

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ
1.1 Распознавание образов как перспективное направление искусственного интеллекта
1.2 Нейронная сеть как инструмент распознавания образов
1.3 Нейронные сети. Персептрон
1.4 Сверточные нейронные сети
1.5 Обзор существующих методов стилизации
1.6 Описание метода Neural Style Transfer (NST)
1.7 Архитектуры нейронных сетей для реализации NST в мобильных приложениях
1.8 Выбор программного обеспечения
ГЛАВА2. Реализация нейронной сети и разработка мобильного приложения
2.1 Архитектура нейронной сети
2.2 Градиентный спуск и использование пред обученной модели VGG19
2.3 Обучение, тестирование и получение результатов
2.4 Разработка мобильного приложения
2.5 Принцип работы мобильного приложения
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПОМОЩЬ С НАУЧНОЙ РАБОТОЙ

Подготовим для Вас работу по стандартам Вузов

Готовая работа с высокой уникальностью по минимальной цене

Срок выполнения от 2 часов

Антиплагиат более 70%

Быстрый заказ работы