Image classification using topological features with convolutional neural networks

master
dc.abstract.enThe purpose of the presented study was to examine the potential of enhancing a convolutional neural network’s accuracy with topological information. In this work, we evaluated the usefulness of topological information in the field of image recognition. Different approaches were used, such as: adding topological information before training network with normal images; blocking topological information, and training network with normal images only and unblocking it and trying to enhance results afterward; trying to train the network with only the topological information. Our results involved establishing the best parameters for creating persistence images that suit our needs the most. Furthermore, we have experimentally shown that the topology information can slightly enhance a convolutional neural network’s accuracy.pl
dc.abstract.plCelem niniejszej pracy było zbadanie potencjału wykorzystania informacji topologicznych w dziedzinie rozpoznawania obrazu w celu polepszenia dokładności sieci neuronowych.Przetestowane zostały różne podejścia użycia informacji topologicznych przy nauczaniu sieci neuronowych: po pierwsze informacje były dodawane przed trenowaniem sieci wraz z normalnymi obrazami; po drugie sieć była trenowana z zablokowanymi informacjami topologicznymi, które następnie były odblokowane i sieć była dostrajana; oraz trenowanie na samych obrazach.W pracy omówiony został wynik eksperymentów przeprowadzonych w celu dobrania jak najlepszych parametrów dla procesu tworzenia persistence image. Udało nam się również eksperymentalnie pokazać, że informacje topologiczne mogą nieznacznie ulepszyć dokładność sieci neuronowych.pl
dc.affiliationWydział Matematyki i Informatykipl
dc.areaobszar nauk ścisłychpl
dc.contributor.advisorZieliński, Bartosz - 106948 pl
dc.contributor.authorKuzhel, Oleksandrpl
dc.contributor.departmentbycodeUJK/WMI2pl
dc.contributor.reviewerMrozek, Marian - 130783 pl
dc.contributor.reviewerZieliński, Bartosz - 106948 pl
dc.date.accessioned2020-07-27T05:56:09Z
dc.date.available2020-07-27T05:56:09Z
dc.date.submitted2018-09-06pl
dc.fieldofstudyinżynieria oprogramowaniapl
dc.identifier.apddiploma-113515-158686pl
dc.identifier.projectAPD / Opl
dc.identifier.urihttps://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/218958
dc.languageengpl
dc.subject.enconvolutional neural networks caffe topological informationpl
dc.subject.plKonwolucyjne sieci neuronowe informacje topologicznepl
dc.titleImage classification using topological features with convolutional neural networkspl
dc.title.alternativeKlasyfikacja obrazów przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych, wzbogaconych o informację topologicznąpl
dc.typemasterpl
dspace.entity.typePublication
dc.abstract.enpl
The purpose of the presented study was to examine the potential of enhancing a convolutional neural network’s accuracy with topological information. In this work, we evaluated the usefulness of topological information in the field of image recognition. Different approaches were used, such as: adding topological information before training network with normal images; blocking topological information, and training network with normal images only and unblocking it and trying to enhance results afterward; trying to train the network with only the topological information. Our results involved establishing the best parameters for creating persistence images that suit our needs the most. Furthermore, we have experimentally shown that the topology information can slightly enhance a convolutional neural network’s accuracy.
dc.abstract.plpl
Celem niniejszej pracy było zbadanie potencjału wykorzystania informacji topologicznych w dziedzinie rozpoznawania obrazu w celu polepszenia dokładności sieci neuronowych.Przetestowane zostały różne podejścia użycia informacji topologicznych przy nauczaniu sieci neuronowych: po pierwsze informacje były dodawane przed trenowaniem sieci wraz z normalnymi obrazami; po drugie sieć była trenowana z zablokowanymi informacjami topologicznymi, które następnie były odblokowane i sieć była dostrajana; oraz trenowanie na samych obrazach.W pracy omówiony został wynik eksperymentów przeprowadzonych w celu dobrania jak najlepszych parametrów dla procesu tworzenia persistence image. Udało nam się również eksperymentalnie pokazać, że informacje topologiczne mogą nieznacznie ulepszyć dokładność sieci neuronowych.
dc.affiliationpl
Wydział Matematyki i Informatyki
dc.areapl
obszar nauk ścisłych
dc.contributor.advisorpl
Zieliński, Bartosz - 106948
dc.contributor.authorpl
Kuzhel, Oleksandr
dc.contributor.departmentbycodepl
UJK/WMI2
dc.contributor.reviewerpl
Mrozek, Marian - 130783
dc.contributor.reviewerpl
Zieliński, Bartosz - 106948
dc.date.accessioned
2020-07-27T05:56:09Z
dc.date.available
2020-07-27T05:56:09Z
dc.date.submittedpl
2018-09-06
dc.fieldofstudypl
inżynieria oprogramowania
dc.identifier.apdpl
diploma-113515-158686
dc.identifier.projectpl
APD / O
dc.identifier.uri
https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/218958
dc.languagepl
eng
dc.subject.enpl
convolutional neural networks caffe topological information
dc.subject.plpl
Konwolucyjne sieci neuronowe informacje topologiczne
dc.titlepl
Image classification using topological features with convolutional neural networks
dc.title.alternativepl
Klasyfikacja obrazów przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych, wzbogaconych o informację topologiczną
dc.typepl
master
dspace.entity.type
Publication

* The migration of download and view statistics prior to the date of April 8, 2024 is in progress.

Views
3
Views per month
Views per city
Wroclaw
2
Dublin
1

No access

No Thumbnail Available