генеративно-змагальні мережі

Розглянуто проблеми та різноманітні аспекти оптимізації глибоких моделей покращення якості відео для ефективного виконання на сучасному апаратному забезпеченні. Основну увагу зосереджено на багатокадровій генеративній мережі з багатомасштабною структурою та покадровим вирівнюванням (MST-GAN). Запропоновано комплексну стратегію апаратного прискорення, яка охоплює структурне прорідження, квантування (FP16/INT8), конвеєризацію, паралелізацію та компіляцію моделі за допомогою TensorRT.

Наведено порівняльний аналіз сучасних методів суперроздільної здатності (Super Resolution, SR), що підвищують точність розпізнавання облич у системах відеоспостереження. Низька якість зображень, отриманих з камер спостереження, є значною перешкодою для ефективної ідентифікації осіб, що робить застосування SR-методів особливо актуальним.

Розглянуто проблеми для задач покращення якості цифрових відеозображень для хмарних середовищ, а також на клієнтській стороні за допомогою генеративно-змагальних нейромереж (GAN), адаптованих для роботи у браузері. Запропоновано метод, що використовує WebGPU для прискореного виконання згорткових обчислень, що дає змогу збільшувати роздільну здатність та покращувати якість низькоякісного відео в реальному часі без значного навантаження на сервери.

Мета статті – аналіз особливостей генеративних змагальних мереж. Об’єкт дослідження – процес алгоритмізації машинного навчання. Предмет дослідження – математичні методи, використовувані в генерації семантично пов’язаного тексту. У статті досліджено архітектуру та математичне обґрунтування такого виду генеративних моделей, як генеративні змагальні мережі. Генеративні змагальні мережі є потужним інструментом у галузі штучного інтелекту, який здатен створювати реалістичні дані, зокрема такі як фото, відео, звук тощо.