Generiranje ultrazvučnih slika dubokim generativnim mrežama

završni rad

• Naslov (engleski): Ultrasound Image Generation Using Deep Generative Networks
• Autor: Gordan Praštalo
• Mentor: Sven Lončarić (mentor)
• Član povjerenstva: Sven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Luka Posilović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Duje Medak (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-07-15, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Nedostatak slika s defektima kod ispitivanja materijala bez razaranja predstavlja problem za automatizaciju detekcije defekata. Rad proučava uporabu dubokih generativnih mreža kao rješenje ovog problema. Cilj je ostvariti jeftiniji i pouzdaniji proces generiranja slika s defektima.

Sažetak (engleski)

The low amount of images with defects with non-destructive testing makes automating defect detection hard. This thesis studies the use of generative networks as a solution of this problem with the goal of developing cheaper and more reliable method of generating images with defect.

• Ključne riječi: DCGAN; D2GAN; GAN; NDT; duboko učenje; računalni vid
• Ključne riječi (engleski): DCGAN; D2GAN; GAN; NDT; deep learning; computer vision
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:736205
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 21:28:28