Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52185
Title: Hybrid convolutional network using Squeeze and Excitation and Attention Modules
Other Titles: Гібридна згорткова мережа з використанням модулів стиснення та збудження та уваги
Authors: Павленко, Олександр Володимирович
Pavlenko, O. V.
Keywords: дипломна робота
recurrent neural network
hybrid convolutional neural network
object classification
modeling
computer vision
CPU
рекурентна нейронна мережа
гібридна згорткова нейронна мережа
класифікація об’єктів
моделювання
комп’ютерний зір
процесор
Issue Date: 16-Jun-2021
Publisher: National Aviation University
Citation: Pavlenko O.V. Hybrid convolutional network using Squeeze and Excitation and Attention Modules. – Thesis for a bachelor's degree in "Automation and computer-integrated technologies" – Kyiv, National aviation university. – 2021, 73 p.
Abstract: The artificial neural networks for image classification purposes are impotant part of today’s life. There a lot spheres of use, than utilizes this tools – from internet image search databases and to automated medical diagnostic systems. The main purpose of this work is to research and find the optimal approach for application the artificial neural network to solve the image classification problem with restricted machine resources, and set the structure and parameters of such recognition system. Main problem of this work is to discover the approaches to classify images from given dataset. Current problem could be solved in different ways - today, there a lot fo of already realized and trained neural networks.
Штучні нейронні мережі для класифікації зображень є важливою частиною сучасного життя. Існує багато сфер використання, ніж використання цих інструментів - від баз даних пошуку зображень в Інтернеті до автоматизованих систем медичної діагностики. Основною метою даної роботи є дослідження та пошук оптимального підходу для застосування штучної нейронної мережі для вирішення проблеми класифікації зображень з обмеженими машинними ресурсами, а також встановлення структури та параметрів такої системи розпізнавання. Основна проблема цієї роботи полягає у виявленні підходів до класифікації зображень із заданого набору даних. Поточну проблему можна було б вирішити різними способами - сьогодні існує безліч вже реалізованих і навчених нейронних мереж.
Description: Робота публікується згідно наказу ректора від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії університету". Керівник дипломної роботи: д.т.н., проф., завідувач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Синєглазов Віктор Михайлович
URI: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52185
Appears in Collections:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів (НОВА)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Full diploma work _Павленко.pdfпояснювальна записка3.76 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.