Исследование применения multi-task нейронных сетей в задачах VSLAM и детекции
Аннотация
Целью данной работы является проверка возможности обучения
многозадачной нейросети, одновременно выполняющей задачу поиска особых точек на изображении и задачу детекции объектов. Для достижения поставленной цели в работе выполнен анализ современных методов поиска особых точек и методов детекции объектов, предложена архитектура многозадачной нейросети, основанной на нейросетях SuperPoint и RTMDet. Для обучения предложенной многозадачной нейросети разработаны функции потерь и индивидуальная процедура обучения. Также проведены замеры качества и быстродействия разработанной нейросети и популярных нейросетей аналогов. На основе исследований сделан вывод о релевантности предложенного подхода к объединению нейросетей и возможности его внедрения в существующие робототехнические системы.
многозадачной нейросети, одновременно выполняющей задачу поиска особых точек на изображении и задачу детекции объектов. Для достижения поставленной цели в работе выполнен анализ современных методов поиска особых точек и методов детекции объектов, предложена архитектура многозадачной нейросети, основанной на нейросетях SuperPoint и RTMDet. Для обучения предложенной многозадачной нейросети разработаны функции потерь и индивидуальная процедура обучения. Также проведены замеры качества и быстродействия разработанной нейросети и популярных нейросетей аналогов. На основе исследований сделан вывод о релевантности предложенного подхода к объединению нейросетей и возможности его внедрения в существующие робототехнические системы.