Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/22827
Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Preenchimento de imagens usando rede neural profunda (UNet)
Autor(es)/Inventor(es): Silva, Matheus Oliveira
Orientador: Menasché, Daniel Sadoc
Resumo: Este trabalho teve como principal objetivo desenvolver um modelo capaz de preencher imagens com uma precisão próxima da perfeição, uma tarefa conhecida como inpainting. Para alcançar esse objetivo, foi realizada uma revisão abrangente da literatura sobre o tema. O documento detalha a escolha da arquitetura UNet para a tarefa, fornecendo uma explicação aprofundada de seu funcionamento específico para preenchimento de imagens. Além disso, são apresentados os métodos adotados para o preprocessamento das imagens e a criação de máscaras, seguindo uma metodologia de geração de dados em tempo real (on the fly). Os resultados obtidos pelo modelo são discutidos, com percepções particulares sobre suas limitações em determinados tipos de imagem, proporcionando uma compreensão clara das áreas em que o modelo se destaca e onde ainda há espaço para melhorias.
Palavras-chave: Preenchimento de imagens
Geração de dados customizados
Preprocessamento de imagens
Image preprocessing
Custom data generation
UNet
Assunto CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Unidade produtora: Instituto de Computação
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: 2-Abr-2024
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Ciência da Computação

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