| dc.contributor.advisor | Wilkie, Alexander | |
| dc.creator | Špaček, Jan | |
| dc.date.accessioned | 2020-07-29T10:02:22Z | |
| dc.date.available | 2020-07-29T10:02:22Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/119541 | |
| dc.description.abstract | Generation of realistic skydome images We aim to generate realistic images of the sky with clouds using generative adversarial networks (GANs). We explore two GAN architectures, ProGAN and StyleGAN, and find that StyleGAN produces significantly better results. We also propose a novel architecture SuperGAN which aims to generate images at very high resolutions, which cannot be efficiently handled using state-of-art architectures. 1 | en_US |
| dc.description.abstract | Generování realistických snímků obloh Naším cílem je generovat realistické obrázky oblohy s oblačností pomocí generativních kompetitivních sítí (GAN). Zkoumáme dvě architektury GANů, ProGAN a StyleGAN, a zjišťujeme, že StyleGAN dosahuje významně lepších výsledků. Pro generování obrázků ve velmi vysokém rozlišení, které nemůže být efektivně zpracováno soudobými architekturami GANů, navrhujeme novou architekturu SuperGAN. 1 | cs_CZ |
| dc.language | Čeština | cs_CZ |
| dc.language.iso | cs_CZ | |
| dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
| dc.subject | Deep learning | en_US |
| dc.subject | generative adversarial network | en_US |
| dc.subject | deep convolutional network | en_US |
| dc.subject | skydome | en_US |
| dc.subject | fisheye | en_US |
| dc.subject | Hluboké učení | cs_CZ |
| dc.subject | generativní kompetitivní síť | cs_CZ |
| dc.subject | hluboká konvoluční síť | cs_CZ |
| dc.subject | obloha | cs_CZ |
| dc.subject | rybí oko | cs_CZ |
| dc.title | Generování realistických snímků obloh | cs_CZ |
| dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
| dcterms.created | 2020 | |
| dcterms.dateAccepted | 2020-07-08 | |
| dc.description.department | Department of Software and Computer Science Education | en_US |
| dc.description.department | Katedra softwaru a výuky informatiky | cs_CZ |
| dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
| dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
| dc.identifier.repId | 223989 | |
| dc.title.translated | Generation of realistic skydome images | en_US |
| dc.contributor.referee | Pilát, Martin | |
| thesis.degree.name | Mgr. | |
| thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
| thesis.degree.discipline | Umělá inteligence | cs_CZ |
| thesis.degree.discipline | Artificial Intelligence | en_US |
| thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
| thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
| uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwaru a výuky informatiky | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Software and Computer Science Education | en_US |
| uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
| uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
| uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.cs | Umělá inteligence | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.en | Artificial Intelligence | en_US |
| uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
| uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
| thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
| thesis.grade.en | Very good | en_US |
| uk.abstract.cs | Generování realistických snímků obloh Naším cílem je generovat realistické obrázky oblohy s oblačností pomocí generativních kompetitivních sítí (GAN). Zkoumáme dvě architektury GANů, ProGAN a StyleGAN, a zjišťujeme, že StyleGAN dosahuje významně lepších výsledků. Pro generování obrázků ve velmi vysokém rozlišení, které nemůže být efektivně zpracováno soudobými architekturami GANů, navrhujeme novou architekturu SuperGAN. 1 | cs_CZ |
| uk.abstract.en | Generation of realistic skydome images We aim to generate realistic images of the sky with clouds using generative adversarial networks (GANs). We explore two GAN architectures, ProGAN and StyleGAN, and find that StyleGAN produces significantly better results. We also propose a novel architecture SuperGAN which aims to generate images at very high resolutions, which cannot be efficiently handled using state-of-art architectures. 1 | en_US |
| uk.file-availability | V | |
| uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwaru a výuky informatiky | cs_CZ |
| thesis.grade.code | 2 | |
| uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
