Інтелектуальна система обробки гіперспектральних зображень з використанням покращеного механізму злиття ознак та блоків самоуваги
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
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.