From 83b80c94774c041187ba4a030f884185e72e625e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: eabelyaev Date: Fri, 28 Nov 2025 13:07:42 +0300 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=98=D1=81=D0=BF=D1=80=D0=B0=D0=B2=D0=B8?= =?UTF-8?q?=D0=BB=20=D0=BE=D0=BF=D0=B5=D1=87=D0=B0=D1=82=D0=BA=D0=B8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 7 ++++--- 1 file changed, 4 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 89bdbc3..ddc8388 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Учебный проект, посвященный улучшению качества сжатых изображений при помощи нейронных сетей (модель QECNN) +# Учебный проект, посвященный улучшению качества сжатых изображений при помощи нейронных сетей ## Датасет Для обучения используется датасет изображений BSD500 [1]. Изображения из датасета сконвертированы в формат yuv и хранятся в едином файле: @@ -8,13 +8,14 @@ ## Модель Модель нейронной сети заимствована из работы [2]. Эффективность работы текущей версии модели можно представить в виде графика ниже: ![PSNR до и после улучшения для первых 20 изображений](./doc/Figure_1.png) + Как можно заметить, на 100 тестовых изображениях выигрыш базовой модели составляет 0.2 дБ. Код протестирован на OC Windows 10 и Ubuntu 24. ## Описание задания к лабораторной работе Улучшить QECNN модель так, чтобы модифицированная версия: -- выиграла на 100 изображениях из файла BSD500test.yuv в среднем 0.2 дБ и более по метрике PSNR, т.е. обеспечивала выигрыш 0.4 дБ относительно JPEG; +- выиграла на 100 изображениях из файла BSD500test.yuv в среднем 0.2 дБ и более по метрике PSNR, т.е. обеспечивала выигрыш 0.4 дБ относительно x265; Требования к реализации и результаты: - При обучении должны использоваться только изображения из папки файла BSD500train.yuv @@ -23,7 +24,7 @@ На почту eabelyaev@itmo.ru прислать отчет в виде презентации в pdf формате, который включает в себя: - ФИО студента, номер группы. - Описание предложенной модификации с обоснованием, почему модификация даёт выигрыш. -- Графики для 100 изображений со значениями PSNR для JPEG, базовой и модифицированной моделей. +- Графики для 100 изображений со значениями PSNR для x265, базовой и модифицированной моделей. - Ссылку на репозиторий с исходным кодом кодека и инструкцию по запуску. ## Литература -- GitLab