Speaker
Description
В докладе представлены результаты исследования возможности применения различных нейросетвых архитектур в задаче распознавания вертикальной и горизонтальной двигательной активности мелких лабораторных животных в тест-системе «Открытое поле» с получением дополнительной информации о временных интервалах действий. Работа выполняется в Лаборатории информационных технологий ОИЯИ в рамках совместного проекта ЛИТ и ЛРБ по созданию информационной системы для автоматизированного анализа данных радиобиологических экспериментах.
Был создан аннотированный набор видеоданных, с поведением грызунов (горизонтальное и вертикальное положение), размеченный покадрово, для решения задачи бинарной классификации действий животных с иллюстрацией примеров разметки, на основе которого обучались и тестировались модели.
Было проведено исследование эффективности обучения нейросетевых моделей при использовании различных стратегий обучения, а также различных значений гиперпараметров. Приведён сравнительный анализ эффективности моделей Swin Transformer Tiny, ResNet-18, MobileNetV2, EfficientNetB0 и ConvNeXt-Tiny с использованием основных метрик качества и матриц ошибок.
Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (тема № 124112200072-2).
