Razpoznava umetno ustvarjenih slik z metodami strojnega učenja

magistrsko delo

Jan Premzl (Avtor), Milan Zorman (Mentor)

Povzetek

V zaključnem delu smo izdelali modularno aplikacijo, ki je namenjena napovedovanju, ali je slika realna ali umetno ustvarjena. Za ta namen smo naučili enajst različnih modelov, vsakega s petnajstimi različnimi kombinacijami hiperparemetrov. Na podlagi tega smo dobili rezultate, kjer smo izračunali razne statistične mere in korelacije med rezultati. Poleg servisa za klasifikacijo oz. za učenje modelov smo izdelali tudi servis za ustvarjanje učne množice po lastnih željah, spletno aplikacijo, ki omogoča napovedi, in aplikacijski programski vmesnik, ki služi za komunikacijo med servisom za razpoznavo in spletno aplikacijo.

Ključne besede

strojno učenje;nevronske mreže;klasifikacija;PyTorch;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2024
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik:	[J. Premzl]
UDK:	004.932:004:8(043.2)
COBISS:	217286659
Št. ogledov:	56
Št. prenosov:	16
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Detection of artificially generated images using methods of machine learning
Sekundarni povzetek:	We have created a modular application, which is used to predict if an image is real or artificially generated. For this we trained eleven different models, each with fifteen different combinations of hyperparameters. On this basis we got results, where we calculated various statistical measures and correlations between results. In addition to the classification service, we developed a service to create a custom image dataset, a web application, which can predict an image and an application programming interface, which serves as a communication interface between the classification service and the web application.
Sekundarne ključne besede:	machine learning;neural networks;classification;PyTorch;
Vrsta dela (COBISS):	Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (XV, 86 f.))
ID:	24411463