METHODS FOR DESIGNING AND TRAINING NEURAL NETWORKS USING THE KERAS LIBRARY

Аңдатпа

Современные методы обработки визуальных данных требуют точной и автоматизированной реконструкции цветовой информации в черно-белых изображениях, что делает задачу колоризации актуальной в контексте цифровой реставрации, контент-генерации и архивного хранения. Целью данного исследования является разработка и обучение нейросетевой модели автокодировщика на основе конволюционных нейронных сетей для решения задачи автоматической колоризации. В рамках исследования были поставлены и реализованы задачи теоретического анализа архитектур нейронных сетей, практической реализации модели с использованием библиотеки Keras, а также обучения на специализированном датасете пейзажных изображений. В результате была получена модель, демонстрирующая точность 82,5% при визуально приемлемом уровне восстановления цветовой информации. Разработанная архитектура отличается высокой воспроизводимостью, адаптируемостью и эффективностью при локальном исполнении. Выводы подтверждают научную и практическую значимость предложенного решения в области глубокого обучения и обработки изображений.