Зоровий трансформер для задачі класифікації раку шкіри

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповал, Наталія Віталіївна
dc.contributor.authorНікітін, Владислав Олегович
dc.date.accessioned2023-04-12T12:46:12Z
dc.date.available2023-04-12T12:46:12Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 122 с., 24 табл., 20 рис., 64 джерела, 1 додаток. Об’єктом дослідження є набір даних із зображеннями раку шкіри та здорових шкірних утворень. Предмет дослідження – архітектури моделі зорового трансформера для класифікації раку шкіри. Мета дослідження полягає у аналізі архітектури зорового трансформера для задачі класифікації раку шкіри, порівняння отриманої моделі зорового трансформера з аналогічними моделями, що мають згорткову архітектуру, розробка користувацького додатку, що міг би класифікувати запропоноване користувачем зображення утворення на шкірі як ракове чи доброякісне. Розроблена модель підтверджує ефективність зорового трансформера в задачі класифікації раку шкіри. Після порівняння моделі зі згортковою аналогічною моделлю потенціал зорового трансформера, що може розкритися за умови наявності більших обчислювальних потужностей та більшого датасету є очевидним. Запропонована архітектура зорового трансформера здатна ефективно класифікувати зображення та додаток, створений на її основі може бути дієвим інструменти ідентифікації того чи потрібно звернутись до лікаря із шкірним утворенням.uk
dc.description.abstractotherThe theme: ‘Vision transformer for skin cancer classification’ Diploma work: 122 p., 20 fig., 24 tabl., 1 appendix, 64 references. The object of the research – dataset with skin cancer normal skin lesions. The subject of the research – architecture of vision transformers for skin cancer classification. The purpose of the work is analysis of vision transformers for skin cancer classification, comparison ViT models with same purpose models that have convolutional architecture, development of a user app that can classify skin lesions proposed by the user as cancerous or a healthy one. Developed model proves effectiveness of vision transformer in skin cancer classification task. After comparison with the convolutional model the potential of a ViT based model that can be unleashed with greater computational powers and larger dataset is obvious. Proposed architecture of the vision transformer can effectively classify skin cancer images and an app developed on its base can be a resultative instrument of identifying if the doctor appointment should be scheduled for more detailed diagnostics.uk
dc.format.extent122 с.uk
dc.identifier.citationНікітін, В. О. Зоровий трансформер для задачі класифікації раку шкіри : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Нікітін Владислав Олегович. – Київ, 2022. – 122 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54540
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectкласифікатор на основі нейроних мережuk
dc.subjectтрансформериuk
dc.subjectзорові трансформериuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectфункція увагиuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleЗоровий трансформер для задачі класифікації раку шкіриuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Nikitin_magistr.pdf
Розмір:
6.19 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи