REPOSITORIO PUCSP Trabalho de Conclusão de Curso - TCC Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorVillarnobo, Maurício M-
dc.creatorRamirez, Luiz E-
dc.creatorSilva, Thainá C-
dc.contributor.advisor1Morgado, Flávio-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9168856141182145pt_BR
dc.date.accessioned2024-08-21T19:04:20Z-
dc.date.available2024-08-21T19:04:20Z-
dc.date.issued2023-05-12-
dc.identifier.citationVillarnobo, Maurício M; Ramirez, Luiz E; Silva, Thainá C. Upscaling de imagens com o uso de inteligência artificial: adaptação do algoritmo Swift-SRGAN. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42579-
dc.description.resumoA Nvidia introduziu a tecnologia DLSS, que permite o uso de upscaling de imagens baseado em IA pelo processo de Deep Learning. Essa tecnologia revolucionou o mercado de jogos pela reduçao do custo computacional da GPU, mantendo boa qualidade visual. Essa tecnologia, no entanto, é exclusiva dessa empresa e de seus processadores gráficos. Já a AMD, sua maior concorrente, trouxe a tecnologia open-source FSR para combater o DLSS. Nesse contexto é que se insere a proposta deste trabalho que é de usar algoritimos de ponta na área de Super Resolution por IA como Swift-SRGAN para produzir uma tecnologia inspirada no DLSS utilizando nossos próprios métodos. Essa tecnologia pôde ser utilizada em aplicações e atividades que requeriam processamento de imagens em tempo real.pt_BR
dc.description.abstractNVIDIA introduced the DLSS technology, which allows the use of image upscaling with IA through the process of Deep Learning. This technology revolutionized the gaming market by reducing the computational cost of the GPU while maintaining a high image quality. AMD, on the other hand, is its largest competitor, who brought the open-source technology FSR to dispute with DLSS. In this context, our proposal with this paper is to use state-of-the-art AI Super Resolution algorithms like Swift-SRGAN to create a technology inspired by DLSS utilizing our own methods. Technologies like this can be used in applications and activities that require real-time image processingen_US
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de São Paulopt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Exatas e Tecnologiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsPUC-SPpt_BR
dc.publisher.programGraduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Restritopt_BR
dc.subjectIApt_BR
dc.subjectDeep Learningpt_BR
dc.subjectSuper-resoluçãopt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectTempo-realpt_BR
dc.subjectAIen_US
dc.subjectDeep Learningen_US
dc.subjectSuper-resolutionen_US
dc.subjectComputer visionen_US
dc.subjectReal-timeen_US
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleUpscaling de imagens com o uso de inteligência artificial: adaptação do algoritmo Swift-SRGANpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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