(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гордун, Михайло Валентинович; Чумаченко, Олена Іллівна
Магістерська дисертація: 116 с., 17 рис., 13 табл., 61 посилання, додаток.
Об’єкт дослідження – просторово-орієнтовані мережі залишкової уваги
для класифікації гіперспектральних даних.
Предмет дослідження – методи та підходи до навчання
просторово-орієнтовані мережі залишкової уваги для класифікації
гіперспектральних даних.
Мета роботи – розробка методу обробки гіперспектральних зображень,
який забезпечує високу точність класифікації пікселів, особливо у межових
областях класів, використовуючи просторово-орієнтовану мережу залишкової
уваги.
У роботі детально розглянуто фізичні основи отримання
гіперспектральних зображень, методи їх обробки, включаючи класичні та
сучасні методи глибокого навчання. Запропоновано архітектуру нейронної
мережі, що включає модулі просторової та спектральної уваги та модуль
спільного виділення спектрально-просторових ознак. Проведено оцінку
запропонованого методу на основі стандартних метрик точності.