Повышение разрешения изображений с использованием конкурирующих нейронных сетей

Работа посвящена реализации алгоритма увеличения размера и восстановления изображений с использованием конкурирующих сверточных нейронных сетей. В работе рассмотрены практические ограничения повышения разрешения изображений традиционными методами. Также приведены описания и сравнения современных подходов к решению данной проблемы, как с использованием сверточных нейронных сетей, так и без. Описаны преимущества конкурирующей генеративной архитектуры (Generative Adversarial Networks) над традиционными сверточными нейронными сетями, а также модификации сети-генератора, позволяющие достичь результатов, превосходящих альтернативные методы. Проведен сравнительный анализ визуального качества восстановленных изображений. Разработанная система позволяет проводить эксперименты с различными комбинациями гиперпараметров нейронной сети, реализованной при помощи фреймворков Theano и Lasagne. Обученные модели затем используются в пользовательском веб-приложении для демонстрации возможностей алгоритма. Работа содержит 39 страниц, 3 главы, 20 рисунков, 3 таблицы, 38 источников, 4 приложения