Hybrid convolutional network using Squeeze and Excitation and Attention Modules

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.