Конференции

66-я Всероссийская научная конференция МФТИ

Список разделов ФПМИ - Секция проблем передачи информации, анализа данных и оптимизации

Секция посвящена современным и перспективным направлениям развития информационных технологий

 

Формат проведения: очный

Дата проведения: 04.04.2024 в 16:00, ИППИ РАН, г. Москва, Большой Каретный пер, 19с1, ауд 615

  • Разработка и анализ алгоритма сжатия изображений в формате цифрового негатива, обладающего повышенной эффективностью и визуально незаметными потерями качества

    Разработан и реализован алгоритм сжатия изображений, позволяющий получать коэффициент сжатия RAW изображений в формате DNG в пределах 3-6 раз при визуально неразличимых искажениях исходного кадра. Широко используемые в настоящее время алгоритмы сжатия RAW изображений без потерь качества дают коэффициент сжатия до 2-х раз.

  • Теоретические пределы равномерности цветностных систем координат

    Равноконтрастные системы цветовых координат имеют широкое применение.
    Стандартная линейная система цветовых координат CIE XYZ не создавалась равномерной, поэтому было создано множество различных равноконтрастных систем цветовых координат: Hunter Lab, CIE 1964 (U*, V*, W*), CIELAB, CAM16-UCS, proLab.
    Однако в литературе внимание уделено уделено созданию новых систем, но не анализу теоретических пределов равномерности хроматической системы координат.
    Такому анализу и посвящена настоящая работа.

  • Как оценка распределения источников освещения может улучшить качество преобразования цветовых координат ?

    В работе предлагается новый подход к поиску преобразования цветовых координат. Существующие методы поиска преобразований цветовых координат предпологают наличие только одного доминантного источника освщения. Однако, это условие не всегда выполняется. В нашей работе предложена идея сначала оценить распределение источников освещения в сцене, затем используя заранее измеренные матрицы перехода для различных источников, получить наиболее подходящее для сцены преобразование координат.

  • Переход от домена к домену в задаче распознавания реакции агглютинации

    Данная работа представляет собой продолжение большого исследования, направленного на автоматизацию определения групп крови наличием или отсутствием реакции агглютинации (склеивания эритроцитов) на изображениях специальных лунок. Цель работы — разработка универсального классификатора агглютинации, способного адаптироваться под новый тип лунок на достаточно «малом» количестве целевых данных, используя накопленную информацию в обученных классификаторах исходных типов.

  • Компенсация дымки на мультиспектральных изображениях дистанционного зондирования Земли

    В данной работе рассматриваются алгоритмические методы компенсации дымки на мультиспектральных изображениях дистанционного зондирования Земли, а также предлагается модификация алгоритма CADCP для решения этой задачи.

  • Анализ схожести отображений из цветового пространства камеры в цветовое пространство человека

    В данной работе приведён критерий схожести отображений из цветового пространства камеры в цветовое пространство человека, а также предложен эффективный метод его вычисления.

  • Измерение воспринимаемых цветовых различий изображений с помощью нейронной сети, основанной на архитектуре ResNet

    В данной работе предпринята попытка воспроизвести результаты, полученные в статье [1], для нейронной сети, основанной на архитектуре ResNet [2], для измерения величины  воспринимаемых цветовых различий фотографий со смартфонов (сам алгоритм адаптации нейронной сети и процесс её обучения не описаны в статье [1]), а также обучить нейронную сеть CD-Net и сравнить результаты. Кроме того, будет сделан краткий обзор статьи [1].

  • Распознавание и классификация ценных фракций в задаче автоматической сортировки отходов

    В связи с генерацией человечеством большого количества отходов, необходим эффективный метод сортировки для дальнейшей переработки. В данной работе предлагается использовать сверточные нейронные сети для анализа потока твердых отходов. Для этого был собран и размечен набор данных на мусоросжигательном заводе, после чего были обучены модели для детекции и сегментации. В ходе обучения были проанализированы разные значения гиперпараметров и разные методы оптимизации.

  • Обучение нейронных сетей в условиях маленькой обучающей выборки для задачи классификации агглютинации

    Рассматривается метод обучения нейронных сетей для визуального определения реакции агглютинации на круглых лунках по 16, 32 и 64 изображениям. Для этого используется аугментации изображений и перенос весов с нейронных сетей, предобученных на ImageNet и на овальных лунках и дообучение последних слоев. Полученные модели существенно превосходят алгоритмы классического компьютерного зрения, основанные на ключевых точках изображения.

  • Оценка неопределенности прогноза нейросетевых моделей для определения групп крови

    В работе сравнивается ряд методов для оценки неопределенности в задаче определения групп крови по изображениям реакций агглютинации. Ошибки при определении группы крови могут повлечь нанесение серьезного вреда здоровью человека, поэтому необходимо оценивать возможность их возникновения. В работе как рассмотрены классические методы, такие как MCMC и ансамбль, так и предложены новые способы, в которых используется дополнительная оценка неопределенности от медицинских экспертов.

  • Разработка нейросетевых методов вычисления индекса Ki-67

    Работа посвящена разработке нейросетевого метода автоматической классификации клеток антигена Ki-67. Белок Ki-67 является клеточным маркером пролиферации и  применяется в иммуногистохимических исследованиях. Для этого рассмотрен метод, использующий архитектуры полностью сверточных нейронных сетей (FCN) на основе U-Net с последующей обработкой для определения координат центров клеток на гистопатологическом снимке. Также рассматривается аугментация данных как способ борьбы с переобучением.

  • Тестирование производительности интерфейсов хранилища в гиперконвергентной системе и анализ изменений производительности при масштабировании кластера до производственных масштабов

    Был разработан генератор конфигураций программно-определяемых кластеров хранилищ с интерфейсами NFS / S3 / ISCSI и разработаны средства реализации профилей нагрузки, соответствующих аппаратной конфигурации. Апробация была произведена на промышленном аппаратном кластере.

  • Метод оценки качества стабилизации видео по виртуальной траектории движения

    В данной работе рассматриваются существующие подходы к оценке качества стабилизации видео и предлагается новый метод.

  • Влияние дистилляции моделей при обучении на дистиллированных данных
    • В данной работе предлагается новый подход: одновременная дистилляция моделей и данных. Для этого мы при обучении маленькой модели на дистиллированных изображениях добавили дистилляцию от большой заранее обученной на полной выборке модели, тем самым частично компенсировав потерю инфор-мации при дистилляции данных. Эксперименты проводились на выборках изображений CIFAR10, CIFAR100. В результате мы получили, наш подход помогает улучшить точность предсказания модели на 1.5 − 2%.
  • MST--: МОДИФИКАЦИЯ MST++ ДЛЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ В УЗКОМ ДОМЕНЕ

    В данной работе предложена модификация алгоритма гиперспектральной реконструкции MST++ для работы в узком домене спектров кожи человека и реконструкции в видимый и ближний инфракрасный диапозоны. Наш подход улучшает точность восстановления более чем на 30%.

  • Надежность и стабильность средней оценки мнения для оценки эстетического качества изображения, полученной через краудсорсинг.

    В данной статье исследовались аспекты краудсорсинговой субъективной оценки IQA при сопоставлении попарно изображений, воспроизведенных в различных стилях, которые не определены как объективно лучшие или худшие. После численного анализа полученных результатов было сделано заключение, что описанная краудсорсинговая субъективная оценка IQA для данной проблемы является как надежной, так и стабильной.