title: ADAS algorithms parameters tuning with decision trees
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Свитков Константин Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Svitkov Konstantin Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Уткин Илья Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Utkin Ila Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Литвинов Юрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Litvinov Urij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:44:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:44:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 076440
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42802
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Усовершенствованная система помощи водителю (Advanced Driver Assistance System) – класс систем дополненной реальности для помощи водителю на дороге. В своей работе ADAS использует различные сенсоры и алгоритмы для моделирования окружающего мира. Данные алгоритмы имеют множество степеней настройки, которые называются гиперпараметрами. Подбор гиперпараметров вручную – это долгий и неточный процесс, и, даже если разработчику удается подобрать хорошие гиперпараметры по умолчанию, то нет гарантий, что они будут корректно работать во всех ситуациях.
  
  В рамках данной работы исследуется возможность применения дерева решений для динамического подбора гиперпараметров в задачах ADAS. Был предложен и реализован метод для обучения дерева решений на задаче подбора гиперпараметров, а также проведено сравнение с существующими методами оптимизаций. Было выявлено, что дерево решений может улучшить результат на двух из четырех расмотренных задачах ADAS. Помимо этого был разработан инструмент, объединяющий многие популярные методы оптимизаций под одним интерфейсом, а также разработан набор оболочек над метриками и датасетами ADAS, что позволит продолжать исследования и сравнения на новых задачах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Advanced Driver Assistance System is a class of augmented reality systems to assist the driver on the road. ADAS uses various sensors and algorithms to simulate the surrounding world. These algorithms have many degrees of adjustment, which are called hyperparameters. Manual selection of hyperparameters is a time-consuming and imprecise process, and even if a developer manages to pick good default hyperparameters, there is no guarantee that they will work correctly in all situations.
  
  This paper explores the application of a decision tree to dynamic hyperparameter selection in ADAS problems. A method for training the decision tree on the hyperparameter optimization problem was proposed and implemented, and a comparison with existing optimization methods was made. It was found that the decision tree can improve the results on two of the four ADAS problems that were considered. In addition, a tool was developed that combines many popular optimization methods under one interface, and a set of wrappers over ADAS metrics and datasets was developed to allow further research and comparison on new problems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ADAS
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: подбор гиперпараметров
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дерево решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ADAS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hyperparameter tuning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: ADAS algorithms parameters tuning with decision trees
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Деревья решений для настройки параметров алгоритмов ADAS
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: ADAS_summer__1_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42802/2/ADAS_summer__1_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,44 MB
resources.filename: reviewSV_Utkin_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42802/3/reviewSV_Utkin_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 89,35 kB
resources.filename: reviewSV_st076440_Utkin_Ila_Nikolaevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42802/4/reviewSV_st076440_Utkin_Ila_Nikolaevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,06 kB