BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//TUC//Events//EN
CALSCALE:GREGORIAN
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Athens
TZNAME:EEST
DTSTART:19700329T030000
RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0300
TZNAME:EET
DTSTART:19701025T040000
RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
CREATED:20240226T115003Z
LAST-MODIFIED:20240226T115003Z
DTSTAMP:20261014T035948Z
UID:1791939588@tuc.gr
SUMMARY:Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας κ. 
 Σωτηρίου Μιχαήλ - Σχολή ΗΜΜΥ
LOCATION:
DESCRIPTION:https://www.tuc.gr/el/to-polytechnei
 o/ilektronikes-ypiresies/imerologio/
 imerologio-ekdiloseon-1?tx_tucevents
 2_tuceventsdisplay%5Baction%5D=show&
 tx_tucevents2_tuceventsdisplay%5Bcon
 troller%5D=Event&tx_tucevents2_tucev
 entsdisplay%5Bevent%5D=6777&cHash=24
 a60c591d531cedb7ed4e3e6b4c68ae\nΠΟΛΥ
 ΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ\n Σχολή Ηλεκτρολόγων 
 Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών\
 n Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών\n Π
 ΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ\n Σω
 τηρίου Μιχαήλ\n με θέμα\n Μελέτη ενό
 ς Περιστροφικά Αμετάβλητου και Υλοπο
 ιήσιμου σε Υλικό Συνελικτικού Νευρων
 ικού Δικτύου με Χρήση Αριθμητικής CO
 RDIC\n Study of a Rotationally Invar
 iant Hardware Implementable Convolut
 ional Neural Network using CORDIC Ar
 ithmetic\n Εξεταστική Επιτροπή\n Καθ
 ηγητής Απόστολος Δόλλας(επιβλέπων)\n
  Αναπληρωτής Καθηγητής Σωτήριος Ιωαν
 νίδης\n Καθηγητής Μιχαήλ Ζερβάκης\n 
 Περίληψη\n Στην παρούσα διπλωματική 
 εργασία παρουσιάζεται μια προσέγγιση
  για την ενίσχυση της αμετάβλητης ως
  προς την περιστροφή των εικόνων εισ
 όδου συμπεριφοράς των Νευρωνικών Δικ
 τύων Συνελικτικής Επεξεργασίας (CNN)
 , μέσω της ενσωμάτωσης ενός νέου αλγ
 ορίθμου Log-CORDIC για την προεπεξερ
 γασία εικόνας. Αυτός ο αλγόριθμος πρ
 οεπεξεργασίας εικόνας παρουσιάζει πλ
 εονεκτήματα έναντι των υφιστάμενων α
 λγορίθμων μετασχηματισμού εικόνων απ
 ό καρτεσιανή σε πολική μορφή, μέσω τ
 ων υπολογιστικών πλεονεκτημάτων του 
 αλγορίθμου CORDIC (Coordinate Rotati
 on Digital Computer). Τα αποτελέσματ
 α του νέου αλγορίθμου μελετώνται και
  συγκρίνονται με τις υπάρχουσες μεθό
 δους μετασχηματισμού, μαζί με τις βε
 λτιώσεις της αποδοτικότητάς του, και
  διαπιστώνεται η ικανότητά του να εν
 ισχύει το αμετάβλητο της περιστροφής
  σε ένα CNN, ενσωματώνοντάς σε ένα τ
 ροποποιημένο νευρωνικό δίκτυο Squeez
 eNet. Εστιάζοντας στα σύνολα δεδομέν
 ων CIFAR-10 και MNIST, τα πειράματα 
 με αυτό το προσαρμοσμένο νευρωνικό δ
 ίκτυο SqueezeNet αποδεικνύουν βελτίω
 ση της ακρίβειας ταξινόμησης για εικ
 όνες με ποικίλους προσανατολισμούς.\
 n Abstract \n Introduced in this the
 sis is an approach in enhancing the 
 rotational invariance of Convolution
 al Neural Networks (CNNs), through i
 ntegrating the novel Log-CORDIC algo
 rithm for image pre-processing. This
  image pre-processing algorithm pres
 ents an advantage over existing cart
 esian-to-polar transform algorithms 
 for images, through the computationa
 l advantages of the Coordinate Rotat
 ion Digital Computer (CORDIC) algori
 thm. The results of the novel algori
 thm are studied and compared with ex
 isting transform methods, along with
  its efficiency improvements, and it
 s ability to enhance rotational inva
 riance in a CNN is ascertained by in
 tegrating it into the pipeline of a 
 customized SqueezeNet neural network
 . Focusing on the CIFAR-10 and MNIST
  datasets, experiments with this cus
 tomized SqueezeNet neural network de
 monstrate an improvement in classifi
 cation accuracy for images with vari
 ed orientations.\n Meeting ID: 938 1
 994 8064 \n Password: 217340 \n
STATUS:CONFIRMED
ORGANIZER;RSVP=FALSE;CN=TUC;CUTYPE=TUC:mailto:webmaster@tuc.gr
DTSTART:20240301T110000
DTEND:20240301T120000
TRANSP:OPAQUE
CLASS:DEFAULT
END:VEVENT
END:VCALENDAR