Using a Convolutional Neural Network to Convert Black-and-White Photos into a Colorized Format in the Telegram Bot

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2023_2_335
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Artificial neural networks will be used to solve our problem, since they are best suited for making predictions, due to their ability to detect non-obvious connections and the most general patterns of input and output data. A diagram of the architecture of the created neural network has been developed. Lab color coding method considered. The program is implemented in the high-level language Python. To create a neural network, an open software library for machine learning TensorFlow was used. The ReLU function (linear rectifier or semi-linear element) was chosen as the activation function for all layers, except for the output one. A telegram bot has been developed, the main purpose of which is to convert the sent black-and-white images into a color format. With the help of the developed software algorithm, it is also possible to solve the problem of low quality and low resolution of images by processing them with an online neural network. After the received images can be saved