Çekişmeli Üretici Ağlar ile Denim Kumaşından Otomatik Bıyık Desen Üretimi

IF 0.3 Q4 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS

Computer Science-AGH Pub Date : 2021-12-03 DOI:10.53070/bbd.1019451

Emrullah Şahi̇n, M. F. Talu

{"title":"Çekişmeli Üretici Ağlar ile Denim Kumaşından Otomatik Bıyık Desen Üretimi","authors":"Emrullah Şahi̇n, M. F. Talu","doi":"10.53070/bbd.1019451","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Denim kumaşları üzerine çizilen bıyık desenleri lazer ışın cihazıyla oluşturulmaktadır. Bu cihazın istenilen bıyık desenini çizebilmesi için desen görselinin hazırlanması gerekir. Müşteriden alınan numune kotlardaki bıyık desenlerinin görsele aktarılabilmesi için Photoshop programında uzmanlaşmış bir personelin ortalama 2-3 saat süren bir çalışma yapması gerekir. Bu durum üretim hızının yavaşlamasına ve insana bağlı hataların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada, müşteriden alınacak örnek kot numunelerindeki bıyık desenlerini otomatik algılayarak desen görselini üreten yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Bu yaklaşımda, bıyık desen görüntülerinin üretilebilmesi için çekişmeli üretici ağlar (Generative adversarial network-GAN) içerisinde yer alan Pix2Pix mimarisinin güncellenmiş bir versiyonu kullanılmaktadır. Kot ve bıyık desen görsellerinden inşa edilen bir veri kümesiyle eğitimin yapılmış ve personele bağlı farklı bıyık deseni üretiminin önüne geçilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, bıyık desen görseli üretim hızı bir saniyenin altına düşerken, üretim doğruluğu %89 seviyelerinde olduğu görülmektedir. Bir sonraki çalışmada veri kümesindeki görsellerin standardizasyonu sağlanarak doğruluğun arttırılması hedeflenmektedir.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2021-12-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Computer Science-AGH","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53070/bbd.1019451","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Denim kumaşları üzerine çizilen bıyık desenleri lazer ışın cihazıyla oluşturulmaktadır. Bu cihazın istenilen bıyık desenini çizebilmesi için desen görselinin hazırlanması gerekir. Müşteriden alınan numune kotlardaki bıyık desenlerinin görsele aktarılabilmesi için Photoshop programında uzmanlaşmış bir personelin ortalama 2-3 saat süren bir çalışma yapması gerekir. Bu durum üretim hızının yavaşlamasına ve insana bağlı hataların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada, müşteriden alınacak örnek kot numunelerindeki bıyık desenlerini otomatik algılayarak desen görselini üreten yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Bu yaklaşımda, bıyık desen görüntülerinin üretilebilmesi için çekişmeli üretici ağlar (Generative adversarial network-GAN) içerisinde yer alan Pix2Pix mimarisinin güncellenmiş bir versiyonu kullanılmaktadır. Kot ve bıyık desen görsellerinden inşa edilen bir veri kümesiyle eğitimin yapılmış ve personele bağlı farklı bıyık deseni üretiminin önüne geçilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, bıyık desen görseli üretim hızı bir saniyenin altına düşerken, üretim doğruluğu %89 seviyelerinde olduğu görülmektedir. Bir sonraki çalışmada veri kümesindeki görsellerin standardizasyonu sağlanarak doğruluğun arttırılması hedeflenmektedir.

查看原文本刊更多论文

自动波浪偏移制造商与海上轰炸机生产

海藻上画的嘴是用激光束做成的。你必须准备一个视觉效果来画出想要的小胡子。从客户身上采集的样本应由一名专门从事Photoshop程序的员工进行，从车上运输平均需要2到3个小时。这就是为什么生产速度减慢，出现与人为相关的错误。在这项研究中，提供了一种新的方法来创建一个自动捕捉棉花样本肌肉模式的视觉图像。在这一点上，生产网络（生成对抗性网络GAN）用于使用Pix2Pix架构的更新版本来生产胡子图像。一组骨骼和小胡子图像的数据集已被研究用于制作与人员有关的各种小胡子。作为实验工作的结果，鼠标的视觉产生率似乎低于一秒钟89%。下一项研究旨在通过提供数据集图像的标准化来提高准确性。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊