ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭЛЕКТРОНИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ГРАДИЕНТНОГО СПУСКА И ОПТИМИЗАЦИИ ГИПЕРПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ГРАФОВ СЦЕНЫ
Кафедра «Системное программирование»
Исполнитель: Паул Пронай Кумар,
Научный руководитель: Латипова Алина Таиховна
Существует много различных подходов к генерации графа сцены. Мы разрабатываем новый метод настройки гиперпараметров на основе важности. Этот метод должен улучшить производительность модели при генерации графа сцены. По сравнению с традиционными методами, такими как поиск по сетке и случайный поиск, предлагаемый подход может быть более эффективным и точным. Также будет предоставлена обширная оценка различных гиперпараметров и их влияния на производительность генерации графа сцены. Другая задача состоит в том, чтобы оценить эффективность предлагаемого подхода на тестовых наборах данных, включая Visual Genome и Visual Relationship Detection, для достижения самых современных результатов. В целом, предлагаемый метод может иметь важные последствия для широкого круга приложений компьютерного зрения.
Презентация
