Інтелектуальна система генерації рисунків камуфляжу на основі технологій штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.80.18678Ключові слова:
штучні нейронні мережі, штучний інтелект, інтелектуальна система генерації, генеративно-змагальна мережа, прогресивно зростаючі GAN, камуфляжні рисункиАнотація
Роботу присвячено розробленню інтелектуальної системи генерації рисунків камуфляжу на основі технологій штучного інтелекту. В якості інтелектуального елементу даної системи використовується генеративно-змагальна мережа. Для вирішення проблеми режиму колапсу використовується архітектура прогресивно зростаючих GAN (ProGAN). Система дозволяє генерувати абсолютно нові рисунки камуфляжу для обраної місцевості ітеративно покращуючи рисунок. За рахунок механізму обмежень можна зафіксувати бажані аспекти рисунку (кольорова гама, шаблон, кількість кольорів) з вже існуючого рисунка і пристосувати його до бажаної місцевості. Система передбачає можливість генерації мікропатернів на рисунках для покращення маскування на близьких дистанціях. Оцінюючи рисунок камуфляжу система враховує додаткові параметри, такі як ракурс (з землі та повітря), час та погода.
Посилання
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative adversarial nets,” in Advances in neural information processing systems, 2014.
F. Chollet, Deep learning with Python. Manning Publications Co., 2017, pp. 364–380.
J. Langr and V. Bok, Generative adversarial networks (GANs) in action. Manning Publications Co., 2019, pp. 10–35.
A. Narita, K. Yoshioka, and D. J. Im, Generative adversarial networks with industrial applications. Springer, 2020.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації роботи, одночасно ліцензованої за ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати роботу з посиланням на авторство роботи та її першу публікацію в цьому журналі.
Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої в журналі версії роботи (наприклад, розміщувати її в інституційному репозиторії або публікувати в книзі) з посиланням на її першу публікацію в цьому журналі.
Авторам дозволяється та заохочується розміщувати свої роботи онлайн (наприклад, в інституційних репозиторіях або на своєму вебсайті) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш раннього та більшого цитування опублікованих робіт (див. Вплив відкритого доступу).
