В данной работе исследуется оптимизация структуры графовых нейронных сетей в задаче семантической сегментации изображений. Графовые нейронные сети используются реже, чем сверточные сети, однако они обладают потенциалом в обработке сложных и нерегулярных объектов. Основное внимание уделяется автоматизации эксперимента по обучению графовых нейронных сетей, обеспечению воспроизводимости результатов, гибкости настройки параметров и визуализации обучения в реальном времени. Разработанное решение включает использование современных инструментов для создания изолированной среды обучения и интерактивного веб-приложения для мониторинга метрик. Полученные результаты открывают возможности для дальнейшей оптимизации графовых нейросетей в задачах компьютерного зрения.

Дюсекеев С.М. (науч. рук. Гусев А.А.) Исследование оптимизации структуры графовых нейронных сетей в задаче семантической сегментации изображений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15391