Данный проект направлен на решение задачи семантической сегментации однородных данных при помощи методов самообучения на неразмеченных данных. Основными архитектурами были Barlow Twins, MoCo и MAE, при помощи которых мы обучали энкодер от Unet и RCA-IUnet, чтобы в дальнейшем использовать его для задачи сегментации. В результаты мы получили модель, которая по точности обходит модель без самообучения на 3%.

Крюков А.Д., Румянцева М.Ю. (науч. рук. Ефимова В.А.) Применение методов самообучения для задач сегментации однородных объектов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13431