Інтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень з використанням покращеного механізму злиття ознак та блоків самоуваги
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Катькало, Денис Русланович
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 206 с., 5 рис., 17 табл., 79 посилань, додаток.
Об’єкт дослідження – процес класифікації гіперспектральних зображень
методами глибинного навчання.
Предмет дослідження – методи відбору інформативних спектральних
каналів, міжпотокового злиття ознак та адаптивного інференсу в двопотокових
нейронних архітектурах.
Мета роботи – підвищення точності та практичної придатності
класифікації гіперспектральних зображень шляхом модифікації архітектури
DSSFN на основі відбору каналів E-FDPC, введення проміжної перехресної
уваги та використання адаптивного інференсу.
Методи дослідження: аналіз наукових джерел; методи глибокого
навчання (згорткові нейронні мережі); кластеризація (E-FDPC) для зменшення
розмірності даних; механізми самоуваги та перехресної уваги; адаптивні
обчислення (Adaptive Computation Time) для динамічного керування глибиною
мережі; багатокритеріальна оптимізація (NSGA-II).
Результати роботи. Розроблено архітектуру Adaptive DSSFN. Інтегровано
метод E-FDPC для автоматичного відбору каналів та модуль двонаправленої
перехресної уваги (BCA) для покращення взаємодії потоків. Реалізовано
механізм ACT для динамічного керування глибиною мережі. Експериментально
досягнуто приріст точності (OA) на 17,6% в умовах дефіциту даних (Indian
Pines, 5% навчання) та зниження обчислювальної складності (FLOPs) у 2,9 рази
на простих сценах (Pavia University). Розроблено стартап-проєкт «SpectraSense»
для систем БПЛА.
Опис
Ключові слова
гіперспектральні зображення, глибоке навчання, класифікація, dssfn, відбір каналів, e-fdpc, механізм уваги, адаптивний інференс, act
Бібліографічний опис
Катькало, Д, Р. Інтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень з використанням покращеного механізму злиття ознак та блоків самоуваги : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Катькало Денис Русланович. – Київ, 2025. – 206 с.