--- aliases: - диссер tags: - "#диссер" - глубокое_обучение --- [[Gate Fusion]] ## **Тема:** Совершенствование метода объединения мультимодальных данных для перекрестной геолокализации **Специальность:** 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика» **Научный руководитель:** к.т.н. доцент Бондаренко В.И. *** ## Аннотация Работа посвящена совершенствованию методов объединения мультимодальных признаков применительно к задаче перекрёстной геолокализации (Cross-View Geo-Localization, CVGL) на основе аэрофотоснимков с БПЛА. Предлагаемый подход основан на адаптации механизма Gate-Fusion и его модификаций с целью повышения информативности объединённых представлений при сохранении адаптивности к шуму и вычислительной эффективности, превосходящей механизмы внимания в условиях ограниченных ресурсов. ## Научная новизна 1. Разработан блок объединения мультимодальных признаков, адаптированный под задачу перекрёстной геолокализации, который: сохраняет межмодальные информативные связи без потери информации из-за фильтрации шумного сигнала 2. Механизм регулируемой остаточной модуляции на основании оценки информативности текущего сигнала модальности 3. Предложена новая функция потерь, адаптированная для обучения моделей, работающих с мультимодальными данными в задачах геолокации. ## Ключевые понятия | Термин | Описание | | ------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | CVGL | Cross-View Geo-Localization — перекрёстная геолокализация между видами с разных ракурсов (БПЛА ↔ спутник, БПЛА ↔ карта) | | Gate-Fusion | Адаптивное слияние мультимодальных признаков через обучаемые мультипликативные шлюзы | | SRGF | Simple Residual Gate Fusion — Gate-Fusion с простой остаточной связью каждой модальности | | RCGF | Residual Cross-Gate Fusion — Gate-Fusion с перекрёстными шлюзами и остаточными связями | | text-dropout | Стохастическое игнорирование текстовых признаков при обучении | | Lalign | Функция выравнивания признаков разных модальностей (L2-регуляризация в пространстве эмбеддингов) | | FHL | Focal Huber Loss — комбинированная функция потерь для регрессии |