Все сообщения

Учёные факультета ВМК МГУ выявили связь между внутренними характеристиками нейросетевого алгоритма слежения за объектом и точностью его работы.

Задача слежения за объектом на видео широко используется в робототехнике и автономных системах и заключается в определении положения заданного объекта на каждом кадре. Современные алгоритмы решают её, сравнивая изображение объекта с текущими кадрами, однако факторы, влияющие на точность их работы, остаются недостаточно изученными.

Учёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали метод, позволяющий выявлять ошибки в размеченных текстах, используемых для обучения систем обработки языка.

Такие тексты представляют собой специальные корпуса, в которых для каждого предложения заранее указана его структура. Они используются при создании систем автоматического анализа языка, поэтому точность их разметки имеет ключевое значение.

• Лапушкина Татьяна Николаевна (кафедра СА) – 05 августа;
• Белова Светлана Владимировна (лаборатория ВПиИС) – 08 августа;
• Чистолинов Максим Владимирович (лаборатория ВК) – 13 августа;
• Крючков Александр Иванович (группа технической эксплуатации) – 17 августа;
• Белолипецкий Александр Алексеевич (кафедра ИО) – 24 августа;
• Грушо Александр Александрович (кафедра ИБ) – 28 августа;