В докладе рассматривается решение фундаментальной проблемы невозможности прямого объединения моделей компьютерного зрения по аналогии с моделями с области NLP из-за существенных различий в архитектурах и выходных представлениях. Работа посвящена разработке способа объединения ML-моделей компьютерного зрения с разными архитектурами путем построения гетерогенных графов, вершинами которых являются вектора извлеченных моделями признаков (по отдельности), с обновлением дескрипторов (состояний) вершин с помощью обучаемых слоев внутреннего и перекрестного внимания.

Дженжеруха К.А., Гридусов Д.Д. (науч. рук. Романов А.А., Азимов Р.Ш.) Grafeat-merge: объединение моделей компьютерного зрения на основе графовых представлений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16450