Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorGruber, Ivan
dc.contributor.editorRendl, Jan
dc.date.accessioned2018-07-10T13:11:47Z-
dc.date.available2018-07-10T13:11:47Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationRENDL, Jan ed. Studentská vědecká konference: magisterské a doktorské studijní programy, sborník rozšířených abstraktů, květen 2018, Plzeň. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2019, s. 38-39. ISBN 978-80-261-0790-3.cs
dc.identifier.isbn978-80-261-0790-3
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/29815
dc.identifier.urihttp://svk.fav.zcu.cz/download/sbornik_svk_2018.pdf
dc.description.sponsorshipTento projekt byl podpořen grantem Západočeské univerzity v rámci projektu č. SVK1- 2018-024. Studentská vědecká konference je pořádána s podporou prostředků na specifický vysokoškolský výzkum SVK1-2018-024.cs
dc.format2 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rights© Západočeská univerzita v Plznics
dc.subjectgenerativní modelovánícs
dc.subjectobrazy obličejecs
dc.subjectVAEGANcs
dc.titleGenerating Facial Images using VAEGANen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedA generative modeling is a powerful way how to learn any kind of data distribution using unsupervised learning. The main advantages of generative models are as follows: (1) they generally don’t need any labeling during training; (2) they are able to generate new data similar to existing data. Thanks to these features, generative models become very popular during last three years with a vast field of usage. In this work, I introduce an experiment of generating facial images by using VAEGAN. For the training of my model, I used CasiaWebFace database (Yi et al. (2014)) and CelebFaces Attributes dataset (Liu et al. (2015)).en
dc.subject.translatedgenerative modellingen
dc.subject.translatedfacial imagesen
dc.subject.translatedVAEGANen
dc.type.statusPeer-revieweden
Vyskytuje se v kolekcích:Studentská vědecká konference 2018-magisterské a doktorské studijní programy
Studentská vědecká konference 2018-magisterské a doktorské studijní programy

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Gruber.pdfPlný text491,04 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/29815

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikace ZČU / UWB Publications
  3. Sborníky ZČU / UWB Proceedings
  4. Studentská vědecká konference
  5. Studentská vědecká konference 2018-magisterské a doktorské studijní programy