Научная команда под руководством ведущего научного сотрудника, доцента кафедры программной инженерии Захарова Алексея Александровича занимается разработкой и исследованием новых методов компьютерного зрения на основе технологий искусственного интеллекта. В 2023 году проект был поддержан Российским научным фондом. Объем финансирования составил 3 миллиона рублей на два года проведения исследований.
Актуальность.
Механизмы визуального внимания позволяют системе компьютерного зрения быстро находить нужные данные в наблюдаемой сцене. Существующие модели визуального внимания далеки от зрительной системы человека по надёжности и производительности. К тому же существуют проблемы, связанные с выделением объектов на изображениях с низким контрастом, присутствующим шумом и сложными текстурами.
Ход исследования.
Команда наших исследователей разработала и исследовала методы и алгоритмы визуального внимания на основе нейронных сетей на графах и данных с ограниченной аннотацией. Разработанные модели и алгоритмы были протестированы на изображениях наноструктур и дефектов поверхностей.
Результаты.
Разработаны методы визуального внимания на основе нейронных сетей на графах и моделей слабо контролируемого обучения, моделей трансферного обучения, моделей обучения на малых наборах данных. Разработанные методы позволяют сократить затраты на подготовку данных для обучения; дают возможность обнаруживать объекты, для которых количество экземпляров в обучающем наборе ограничено; уменьшают зависимость систем от этапа предварительного обучения.
Значимость.
Результаты проекта могут быть использованы в следующих областях: автономная навигация роботов, человеко-машинные интерфейсы, контроль технологических процессов, дистанционное зондирование Земли, медицинская диагностика, биометрия, видеонаблюдение.
#научный_вторник #рнф
