Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1084
Назва: | Implementation of Generative Adversarial Networks in Mobile Applications for Image Data Enhancement |
Автори: | Striuk, O. Kondratenko, Y. |
Ключові слова: | Artificial intelligence deep learning DL GAN generative adversarial network low resolution LR machine learning ML neural networks SR SRGAN super resolution |
Дата публікації: | 2023 |
Видавництво: | River Publishers |
Короткий огляд (реферат): | This article aims to explore and research GANs as a tool for mobile devices that can generate high-resolution images from low-resolution samples and reduce blurring. In addition, the authors also analyse the specifics of GAN, SRGAN, and ESRGAN loss functions and their features. GANs are widely used for a vast range of applied tasks for image manipulations. They’re able to synthesize, combine, and restore graphical samples of high quality that are almost indistinguishable from real data. The main scope of the research is to study the possibility to use GANs for the said tasks, and their potential implementation in mobile applications. |
Опис: | Striuk, O., & Kondratenko, Y. (2023). Implementation of Generative Adversarial Networks in Mobile Applications for Image Data Enhancement. Journal of Mobile Multimedia, 19(3), 823-838. doi:10.13052/jmm1550-4646.1938 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85152776863&doi=10.13052%2fjmm1550-4646.1938&partnerID=40&md https://dspace.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/1084 https://journals.riverpublishers.com/index.php/JMM/article/view/15053 |
ISSN: | 15504646 |
Розташовується у зібраннях: | Публікації науково-педагогічних працівників ЧНУ імені Петра Могили у БД Scopus |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Striuk, O., Kondratenko, Y. Implementation of Generative.pdf | 63.69 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.