CHUQUR O‘QITISHNING TASVIRLARNI TAHLIL QILISH VA KOMPYUTERLI KO‘RISH SOHASIDAGI SHOVQINDAN TOZALASH MODELI
Keywords:
Chuqur o‘qitish, tasvirlarni tahlil qilish, shovqindan tozalash, Denoising Autoencoder, konvolyutsion neyron tarmoq, diffusion model, tasvir tiklash, yo‘qotish funksiyasi, kompyuterli ko‘rish, sun’iy intellectAbstract
Ushbu maqolada chuqur o‘qitish (deep learning) texnologiyalarining tasvirlarni tahlil qilish va shovqindan tozalashdagi roli yoritilgan. Asosiy e’tibor Denoising Autoencoder, Denoising konvolyutsion neyron tarmoqlar va diffusion model kabi ilg‘or yondashuvlarga qaratilgan. Ushbu modellar yordamida shovqinli tasvirlardan asl tasvirni tiklash, ayniqsa tibbiy diagnostika, sun’iy yo‘ldosh tasvirlarini tahlil qilish, biometrik tizimlar va arxiv suratlarini restavratsiya qilishda yuqori samaradorlikka erishish mumkin. Maqolada, shuningdek, modelning ishlash prinsipi, o‘qitish jarayoni, yo‘qotish funksiyasi va matematik asoslangan teoremalar orqali model samaradorligi nazariy jihatdan isbotlangan. Tadqiqot natijalari chuqur o‘qitishning tasvir tiklashdagi keng imkoniyatlarini ochib beradi va amaliy sohalarda qo‘llanishini asoslab beradi.
References
Shuicheng Yan, Zhiwei Luo, Yingli Tian "Deep Learning for Computer Vision: A Brief Review"(2016)
2. Zhang, K., Zuo, W., Zhang, L. (2017). Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration. IEEE Transactions on Image Processing, 26(7), 3142-3155.
3. Shuicheng Yan, Shunqing Li, Yingli Tian "Deep Learning for Image Understanding"(2018)
4. Chakrabarti, A., Zoran, D. (2016). A Comparative Study of Image Denoising Methods. ACM Computing Surveys (CSUR), 48(4), 1-24.
