Сотрудники факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета установили корреляцию между внутренними параметрами нейросетевого алгоритма, предназначенного для отслеживания объектов, и его эффективностью.

В процессе исследования были рассмотрены внутренние особенности, которые формируются моделью на различных этапах обработки изображения. Для их характеристики был разработан комплекс специальных индикаторов, получивших название «микрометрик», отражающих свойства этих особенностей. Полученные значения микрометриков сопоставили с метрикой, определяющей качество работы трекера – показателем точности определения местоположения объекта.

«Нами доказано, что определенные характеристики внутренних представлений алгоритма отслеживания могут оказывать влияние на его производительность. Это предоставляет возможность применять подобные индикаторы для анализа и дальнейшей оптимизации моделей», — заявил доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета ВМК МГУ. Дмитрий Буряк.

Материалы исследования были представлены на научной конференции. Ломоносовские чтения».

Информация предоставлена пресс-службой МГУ