Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/4D2C3DF5-631A-4924-B68C-8D0DC46CB483 | - |
| Αναγνωριστικό | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.88855 | - |
| Γλώσσα | el | - |
| Μέγεθος | 95 σελίδες | el |
| Τίτλος | Τεχνικές βαθείας μάθησης για πολυφασματική ανάλυση δορυφορικών εικόνων | el |
| Τίτλος | Deep learning techniques for multispectral satellite image analysis | en |
| Δημιουργός | Tsichlis Ilias | en |
| Δημιουργός | Τσιχλης Ηλιας | el |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Lagoudakis Michail | en |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Λαγουδακης Μιχαηλ | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Partsinevelos Panagiotis | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Παρτσινεβελος Παναγιωτης | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Zervakis Michail | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Ζερβακης Μιχαηλ | el |
| Εκδότης | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
| Εκδότης | Technical University of Crete | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Technical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineering | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
| Περίληψη | Στον τομέα της Μηχανικής Μάθησης, η ανάγκη κατανόησης της λειτουργίας των βαθιών νευρωνικών δικτύων γίνεται όλο και πιο σημαντική. Είναι γεγονός ότι η προσοχή των ερευνητών επικεντρώνεται κυρίως στο σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων, καθώς και στην ποιότητα της εξόδου που παράγουν. Ωστόσο, αυτή η εστίαση δεν έχει χρησιμοποιηθεί ειδικά για την καλύτερη κατανόηση της εσωτερικής λειτουργίας τους. Η έρευνα στην παρούσα διπλωματική εργασία αποσκοπεί στον προσδιορισμό του τρόπου με τον οποίο αυτή η εστίαση μπορεί να βελτιώσει τη γνώση του τρόπου λειτουργίας των βαθιών νευρωνικών δικτύων. Συγκεκριμένα, δίνεται έμφαση στις αρχιτεκτονικές δύο γνωστών και ευρέως χρησιμοποιούμενων νευρωνικών δικτύων, VGG16 και ResNet50. Σε αυτό το πλαίσιο, για να εξετασθεί η υπόθεση ότι τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να γίνουν κατανοητά μακροσκοπικά, η παρούσα εργασία εξετάζει τη δημιουργία ενός κατάλληλου, δυναμικού συνόλου δεδομένων για την εκπαίδευση των δύο δικτύων, αλλά και τον προσδιορισμό των βασικών συσχετισμών που καθορίζουν την απόφαση ταξινόμησης. Συγκεκριμένα, έχει αναπτυχθεί ένα εργαλείο προγραμματισμού που έχει τη δυνατότητα να εξάγει δυναμικά δορυφορικές εικόνες από τη βάση δεδομένων OpenStreetMap για να σχηματίσει σύνολα εκπαίδευσης για το πρόβλημα της σωστής ταξινόμησης εικόνων που περιέχουν στοιχεία ανανεώσιμων πηγών ενέργειας (φωτοβολταϊκά, ανεμογεννήτριες, φράγματα). Επιπλέον, χρησιμοποιήθηκαν θερμικοί χάρτες για να εξηγήσουν τη λειτουργία των νευρωνικών δικτύων που εκπαιδεύτηκαν με αυτά τα σύνολα δεδομένων σε συνδυασμό με μια νέα μετρική απόδοσης, η οποία φαίνεται να είναι κατάλληλη για το σκοπό της βαθύτερης διερεύνησης των ταξινομήσεων νευρωνικών δικτύων. ́Ενα βασικό εύρημα από αυτήν την εργασία είναι ότι, κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και της ταξινόμησης, αναπτύσσονται ορισμένοι δόκιμοι ή αδόκιμοι συσχετισμοί μεταξύ των χαρακτηριστικών εισόδου και στόχου. Δίνουμε έμφαση στο κατά πόσον αυτές οι πληροφορίες μπορούν να φανούν χρήσιμες, κατά την επιλογή ενός κατάλληλου ταξινομητή για την επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων. Τα αποτελέσματα αυτής της εργασίας δείχνουν ότι η έρευνα, η εξέλιξη και η επιλογή μιας βαθιάς αρχιτεκτονικής νευρωνικών δικτύων για την επίλυση σύγχρονων προβλημάτων ταξινόμησης είναι επιλογές που μπορούν να καθοδηγηθούν αξιοποιώντας πληροφορίες που εξάγονται σύμφωνα με το προαναφερόμενο βασικό εύρημα. | el |
| Περίληψη | In the field of Machine Learning, the need to understand the operation of deep neural networks is becoming more and more important. It is well established that researchers’ attention focuses mainly on the dataset used during neural network training, as well as on the quality of the output they produce. However, this focus has not been utilized specifically for better understanding of their internal operation. The research in this diploma thesis aims to determine how this focus can improve the knowledge of how deep neural networks operate. Specifically, emphasis is placed on the architectures of two well-known and widely-used neural networks, VGG16 and ResNet50. In this context, to test the hypothesis that neural networks can be understood macroscopically, this thesis examines the creation of an appropriate, dynamic dataset for training the two networks, but also the identification of the key correlations that determine the classification decision. Specifically, a programming tool has been developed that has the ability to dynamically export satellite images from the OpenStreetMap database to form training sets for the problem of correctly classifying images containing elements of renewable energy sources (photovoltaics, wind turbines, dams). Additionally, heatmaps were used to explain the operation of the neural networks trained with these datasets in conjunction with a novel performance metric, which seems to be appropriate for the purpose of a deeper investigation into neural network classifications. A key finding from this work is that, during training and classification, certain proper or improper correlations between input and target characteristics are being developed. Our emphasis is placed on whether this information can be useful, for choosing an appropriate classifier to solve specific problems. The results of this work indicate that research, evolution, and selection of a deep neural network architecture to solve modern classification problems are choices that can be guided using information extracted according to the mentioned key finding. | en |
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | el |
| Τύπος | Diploma Work | en |
| Άδεια Χρήσης | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| Ημερομηνία | 2021-04-12 | - |
| Ημερομηνία Δημοσίευσης | 2021 | - |
| Θεματική Κατηγορία | Βαθεία μάθηση | el |
| Θεματική Κατηγορία | Deep learning | en |
| Θεματική Κατηγορία | Convolutional neural network | en |
| Θεματική Κατηγορία | OpenStreetMap | en |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Ηλίας Τσίχλης, "Τεχνικές βαθείας μάθησης για πολυφασματική ανάλυση δορυφορικών εικόνων", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2021 | el |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Ilias Tsichlis, "Deep learning techniques for multispectral satellite image analysis", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2021 | en |
Copyright © DIAS 2013
