Обробка гіперспектральних зображень на основі просторово-орієнтованої мережі залишкової уваги
Loading...
Date
2024
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Abstract
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.
Description
Keywords
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
Citation
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.