Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Ανάλυση και υλοποίηση με αναδιατασσόμενη λογική νευρωνικών δικτύων U-NET

Skoufis Charalampos

Πλήρης Εγγραφή


URI: http://purl.tuc.gr/dl/dias/4F35DDD9-7805-43D0-B8FD-E366D4628B0D
Έτος 2021
Τύπος Διπλωματική Εργασία
Άδεια Χρήσης
Λεπτομέρειες
Βιβλιογραφική Αναφορά Χαράλαμπος Σκούφης, "Ανάλυση και υλοποίηση με αναδιατασσόμενη λογική νευρωνικών δικτύων U-NET", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2021 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.88479
Εμφανίζεται στις Συλλογές

Περίληψη

Τα τελευταία χρόνια η ανάλυση εικόνας γίνεται όλο και πιο συχνή με κύριο εργαλείο τα νευρωνικά δίκτυα, τα οποία διαθέτουν μια μοναδική ακρίβεια σχετικά με την ανθρώπινη αντίληψη. Ειδικότερα, στον τομέα της βιοϊατρικής, η λανθασμένη διάγνωση εικόνων μαγνητικών, αξονικών τομογράφων (MRI/CT scans) αποτελεί ένα σημαντικό πρόβλημα για την πρόληψη και αντιμετώπιση διαφόρων προβλημάτων υγείας τα οποία είναι αδύνατον να εντοπιστούν από το ανθρώπινο μάτι. Ο τομέας της αναγνώρισης μοτίβων του εδάφους, που γίνεται με χρήση μικρο-δορυφόρων περιορισμένης ισχύος, μπορεί να προσεγγιστεί με μια πιο αποδοτική λύση ως προς το υλικό και την αρχιτεκτονική. Σε αυτό το σημείο, μια πρόσφατη αρχιτεκτονική σχήματος ‘U’, τα τελευταία χρόνια προσφέρει εκπληκτικά αποτελέσματα και μεθόδους για τον εντοπισμό μοτίβων και ανωμαλιών κάνοντας χρήση της σημασιολογικής τμηματοποίησης εικόνας. Η παρούσα διπλωματική, βασίζεται πάνω στην διάσημη αυτή αρχιτεκτονική U-NET, και έχει σκοπό να την ανάλυση, την μοντελοποίηση και την κατασκευή του δικτύου σε όλα τα επίπεδα ελευθερίας όσον αφορά τις γλώσσες προγραμματισμού καθώς και η μεταφορά του στο υλικό. Προς το παρόν, επιμήκης ανάλυση τεχνικής έχει επιτευχθεί σε άλλες πιο ώριμες αρχιτεκτονικές όπως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα(CNN) που προσφέρουν ένα μεγάλο σύνολο εργαλείων. Αντίθετα, η αρχιτεκτονική U-NET προσφέρει τα απαραίτητα εργαλεία, το οποίο θα καλυφθεί από την παρούσα εργασία. Η κύρια δομή και διαδικασία εκμάθησης(προπόνηση) του συγκεκριμένου νευρωνικού δικτύου θα παρουσιαστεί και θα αναλυθεί πλήρως μαζί με όλα τα πρόσθετα εργαλεία τα οποία θα βοηθήσουν αυτή τη διαδικασία. Το πακέτο κωδίκων ξεκινάει με μία φιλική προς το χρήστη γλώσσα την Python, όπου θα παρουσιαστούν για πρώτη φορά συναρτήσεις και τεχνικές προπόνησης πλήρως παραμετροποιήσιμες από τον χρήστη. Αυτό το επίπεδο γλώσσας έχει σκοπό να βοηθήσει τα μαθητευόμενα κυρίως άτομα. Σε επόμενο βήμα, στην γλώσσα C, έχει κατασκευαστεί το βήμα της πρόβλεψης με σκοπό να αναλυθεί περεταίρω από ερευνητές και τελικά να καταλήξει σε κάποια συγκεκριμένης εφαρμογής πλατφόρμα. Τέλος, 3 δομικά κομμάτια του δικτύου αυτού έχουν υλοποιηθεί σε πλατφόρμα FPGA προσφέροντας την επιτάχυνση συγκεκριμένων διεργασιών με θετικά ενεργειακά αποτελέσματα. Τελευταίο αλλά εξίσου είναι ότι το οικοσύστημα που αναπτύχθηκε σε αυτή τη διατριβή δεν ήταν διαθέσιμο μέχρι τώρα - με τη χρήση του, περισσότεροι ερευνητές θα μπορούν να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τα U-NETs.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά