Una propuesta de interpolación cíclica cruzada para el problema de la traducción image-a-image con datos no emparejados

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dc.contributor.advisorCamara Chavez, Guillermo
dc.contributor.authorLopez Caceres, Jorge Roberto
dc.date.accessioned2023-06-28T18:26:04Z
dc.date.available2023-06-28T18:26:04Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa transferencia de estilos de imagen a imagen no emparejadas es un problema desafiante que consiste en la extracción y correspondencia de mapas de características entre un conjunto de datos origen A y un conjunto de datos destino B. Ambos mapas de características se combinan e interpolan mediante una función de correspondencia bidireccional: GB de A → B y GA de B → A. Los métodos actuales apuntan a los modelos basados en redes adversas generativas (GAN) porque sintetizan nuevas muestras bastante realistas en diferentes dominios al aprender las características más importantes de cualquier conjunto de datos. No obstante, el entrenamiento de la función de correspondencia es no-supervisada (datos no emparejados); por lo tanto, la mayoría de los modelos basados en la arquitecturas GAN y CycleGAN no logran aprender las características más importantes de ningún dominio. En consecuencia, la función de transferencia funciona bien solo en una dirección (A → B), y falla en la otra (B → A). En este documento, proponemos un modelo basado en las arquitecturas CycleGAN para resolver el problema de la transferencia de estilos de imagen-a-imagen no emparejadas. Para mejorar la representación del mapa de características (Z) utilizamos un ´único codificador para ambos dominios de datos. De esta forma se logra que las características más importantes de ambos dominios sean más cercanas, y que la función de correspondencia sea más fácil de entrenar. Además consideramos a Z como un dominio intermedio que guía el proceso de aprendizaje y reduce el error inducido de los ciclos. Por otro lado, desarrollamos bloques de entrenamiento por cada ciclo, donde cada bloque consiste en una iteración del generador y 5 iteraciones del discriminador, con el fin de acelerar la convergencia. Para los experimentos se consideraron varios conjuntos de datos, incluidos los conjuntos de datos Cityscapes, Horse2zebra y Monet2photo. Los resultados mostraron una mejora cualitativa (visual), y cuantitativa (calculo por segmentación semántica) respecto a los resultados del CycleGAN.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.other1078937
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12590/17584
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San pabloes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectAprendizaje de máquinaes_PE
dc.subjectAprendizaje profundoes_PE
dc.subjectModelos generativoses_PE
dc.subjectModelos cíclicoses_PE
dc.subjectTransferencias de estiloses_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
dc.titleUna propuesta de interpolación cíclica cruzada para el problema de la traducción image-a-image con datos no emparejadoses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
renati.advisor.dni30960286
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2440-0247es_PE
renati.author.dni48322281
renati.discipline611017es_PE
renati.jurorOchoa Luna, José Eduardoes_PE
renati.jurorCayllahua Cahuina, Edward Jorge Yuries_PE
renati.jurorEscobedo Cárdenas, Edwin Jonathanes_PE
renati.jurorPoco Medina, Jorge Luises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineCiencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ciencia de la Computaciónes_PE
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Tesis - Maestría en Ciencias de la Computación