Study of a rotationally invariant hardware implementable convolutional neural network using CORDIC arithmeticStudy of a rotationally invariant hardware implementable convolutional neural network using CORDIC arithmeticΜελέτη ενός περιστροφικά αμετάβλητου και υλοποιήσιμου σε υλικό συνελικτικού νευρωνικού δικτύου με χρήση αριθμητικής CORDIC Διπλωματική Εργασία Diploma Work 2024-03-042024enIntroduced in this thesis is an approach in enhancing the rotational invariance of Convolutional Neural Networks (CNNs), through integrating the novel Log-CORDIC algorithm for image pre-processing. This image pre-processing algorithm presents an advantage over existing cartesian-to-polar transform algorithms for images, through the computational advantages of the Coordinate Rotation Digital Computer (CORDIC) algorithm. The results of the novel algorithm are studied and compared with existing transform methods, along with its efficiency improvements, and its ability to enhance rotational invariance in a CNN is ascertained by integrating it into the pipeline of a customized SqueezeNet neural network. Focusing on the CIFAR-10 and MNIST datasets, experiments with this customized SqueezeNet neural network demonstrate an improvement in classification accuracy for images with varied orientations.Στην παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζεται μια προσέγγιση για την ενίσχυση της αμετάβλητης ως προς την περιστροφή των εικόνων εισόδου συμπεριφοράς των Νευρωνικών Δικτύων Συνελικτικής Επεξεργασίας (CNN), μέσω της ενσωμάτωσης ενός νέου αλγορίθμου Log-CORDIC για την προεπεξεργασία εικόνας. Αυτός ο αλγόριθμος προεπεξεργασίας εικόνας παρουσιάζει πλεονεκτήματα έναντι των υφιστάμενων αλγορίθμων μετασχηματισμού εικόνων από καρτεσιανή σε πολική μορφή, μέσω των υπολογιστικών πλεονεκτημάτων του αλγορίθμου CORDIC (Coordinate Rotation Digital Computer). Τα αποτελέσματα του νέου αλγορίθμου μελετώνται και συγκρίνονται με τις υπάρχουσες μεθόδους μετασχηματισμού, μαζί με τις βελτιώσεις της αποδοτικότητάς του, και διαπιστώνεται η ικανότητά του να ενισχύει το αμετάβλητο της περιστροφής σε ένα CNN, ενσωματώνοντάς σε ένα τροποποιημένο νευρωνικό δίκτυο SqueezeNet. Εστιάζοντας στα σύνολα δεδομένων CIFAR-10 και MNIST, τα πειράματα με αυτό το προσαρμοσμένο νευρωνικό δίκτυο SqueezeNet αποδεικνύουν βελτίωση της ακρίβειας ταξινόμησης για εικόνες με ποικίλους προσανατολισμούς.A thesis submitted in fulfillment of the requirements for the Diploma of Electrical and Computer Engineering in the School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of CreteΔιπλωματική εργασία η οποία υποβλήθηκε στη σχολή ΗΜΜΥ του Πολ. Κρήτης για τη πλήρωση των προϋποθέσεων λήψης του διπλώματος Ηλεκτρολόγου Μηχανικού και Μηχανικού Υπολογιστώνhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών ΥπολογιστώνMichail_Sotirios_Dip_2024.pdfChania [Greece]Library of TUC2024-03-04application/pdf1.4 MBfree Michail Sotirios Μιχαηλ Σωτηριος Dollas Apostolos Δολλας Αποστολος Ioannidis Sotirios Ιωαννιδης Σωτηριος Zervakis Michail Ζερβακης Μιχαηλ Πολυτεχνείο Κρήτης Technical University of Crete FPGA Convolutional neural networks Machine learning Image processing