Uma abordagem para geração de imagens baseada no uso de GPU e redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15420 |
Resumo: | With the crescent demand for embedded computer vision solutions, a strategic functional verification is increasingly needed. In this context,the present work aims at thespecification and implementation of a synthetic image generator that produces images derived from initial image datasets. This work includes a bibliographical research in the works of the pertinent scienti?c literature, details of an implementation and also an experimental evaluation to present more information about the present proposal. The process of generation of the derived images was conceived through components that work with methods of generationby deformation and generation by artificial neural networks. The developed components were designed with parallel computing, using the CUDA platform, as well as using TensorFlow for implementations of the neural networks involved. There were implemented Convolutional Neural Network (CNN) and Generative Adversarial Networks (GAN) in one of the methods of image generation. The results about the implemented component corroborate the feasibility of its use in the field of data augmentation, in functional distributed verifications and in the training of artificial neural networks. |
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Uma abordagem para geração de imagens baseada no uso de GPU e redes neurais artificiaisGeração de imagensComputação paralelaRedes neurais artificiaisImage generationParallel computingArtificial neural networksCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOWith the crescent demand for embedded computer vision solutions, a strategic functional verification is increasingly needed. In this context,the present work aims at thespecification and implementation of a synthetic image generator that produces images derived from initial image datasets. This work includes a bibliographical research in the works of the pertinent scienti?c literature, details of an implementation and also an experimental evaluation to present more information about the present proposal. The process of generation of the derived images was conceived through components that work with methods of generationby deformation and generation by artificial neural networks. The developed components were designed with parallel computing, using the CUDA platform, as well as using TensorFlow for implementations of the neural networks involved. There were implemented Convolutional Neural Network (CNN) and Generative Adversarial Networks (GAN) in one of the methods of image generation. The results about the implemented component corroborate the feasibility of its use in the field of data augmentation, in functional distributed verifications and in the training of artificial neural networks.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESDiante da crescente demanda por soluções de visão computacional embarcadas, surge cada vez mais a necessidade de efetuar uma verificação funcional estratégica. Nesse âmbito, o presente trabalho objetiva a especificação e implementação de um gerador de imagens sintéticas que produz imagens derivadas a partir de bases de imagens iniciais. O estudo compreende uma pesquisa bibliográfica com os trabalhos da literatura científica pertinentes à temática, detalhes de uma implementação e também uma avaliação experimental para expor mais informações sobre a presente proposta. O processo de geração das imagens derivadas foi concebido através de componentes que trabalham com métodos de geração por deformação e geração por redes neurais artificiais. Os componentes desenvolvidos foram projetados com computação paralela, utilizando a plataforma CUDA, além de também utilizar TensorFlow para implementações das redes neurais envolvidas. Foram implementadas as redes neurais arti?ciais do tipo Convolutional Neural Network (CNN) e Generative Adversarial Networks (GAN). Os resultados acerca do componente implementado corroboram com a viabilidade de sua utilização no aumento de dados, em verificações funcionais distribuídas e para o treinamento de redes neurais artificiais.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBBrito, Alisson Vasconcelos dehttp://lattes.cnpq.br/6321676636193625Andrade, Hálamo Giulian Reis de2019-08-28T20:53:15Z2019-08-282019-08-28T20:53:15Z2018-12-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15420porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2019-08-28T20:53:15Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/15420Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2019-08-28T20:53:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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