Обробка гіперспектральних зображень на основі просторово-орієнтованої мережі залишкової уваги
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Гордун, Михайло Валентинович
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
гіперспектральні зображення, просторово-орієнтована увага, залишкова мережа, згорткова мережа, глибоке навчання, спектрально-просторові ознаки, класифікація, машинне навчання, інтелектуальні системи, hyperspectral images, spatially-oriented attention, residual network, convolutional network, deep learning, spatial-spectral features, classification, machine learning, intelligent systems
Бібліографічний опис
Гордун, М. В. Обробка гіперспектральних зображень на основі просторово-орієнтованої мережі залишкової уваги : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Гордун Михайло Валентинович. - Київ, 2024. - 116 с.