Все выпуски

Безградиентные методы оптимизации, или методы нулевого порядка, широко применяются в обучении нейронных сетей, обучении с подкреплением, а также в промышленных задачах, где доступны лишь значения функции в точке (работа с неаналитическими функциями). В частности, метод обратного распространения ошибки в PyTorch работает именно по этому принципу. Существует общеизвестный факт, что при компьютерных вычислениях используется эвристика чисел с плавающей точкой, и из-за этого возникает проблема конечности мантиссы.

В этой работе мы, во-первых, сделали обзор наиболее популярных методов аппроксимации градиента: конечная прямая/центральная разность (FFD/FCD), покомпонентная прямая/центральная разность (FWC/CWC), прямая/центральная рандомизация на $l_2$ сфере (FSSG2/CFFG2); во-вторых, мы описали текущие теоретические представления шума, вносимого неточностью вычисления функции в точке: враждебный шум, случайный шум; в-третьих, мы провели серию экспериментов на часто встречающихся классах задач, таких как квадратичная задача, логистическая регрессия, SVM, чтобы попытаться определить, соответствует ли реальная природа машинного шума существующей теории. Оказалось, что в реальности (по крайней мере на тех классах задач, которые были рассмотрены в данной работе) машинный шум оказался чем-то средним между враждебным шумом и случайным, в связи с чем текущая теория о влиянии конечности мантиссы на поиск оптимума в задачах безградиентной оптимизации требует некоторой корректировки.

Gradient-free optimization methods or zeroth-order methods are widely used in training neural networks, reinforcement learning, as well as in industrial tasks where only the values of a function at a point are available (working with non-analytical functions). In particular, the method of error back propagation in PyTorch works exactly on this principle. There is a well-known fact that computer calculations use heuristics of floating-point numbers, and because of this, the problem of finiteness of the mantissa arises.

In this paper, firstly, we reviewed the most popular methods of gradient approximation: Finite forward/central difference (FFD/FCD), Forward/Central wise component (FWC/CWC), Forward/Central randomization on $l_2$ sphere (FSSG2/CFFG2); secondly, we described current theoretical representations of the noise introduced by the inaccuracy of calculating the function at a point: adversarial noise, random noise; thirdly, we conducted a series of experiments on frequently encountered classes of problems, such as quadratic problem, logistic regression, SVM, to try to determine whether the real nature of machine noise corresponds to the existing theory. It turned out that in reality (at least for those classes of problems that were considered in this paper), machine noise turned out to be something between adversarial noise and random, and therefore the current theory about the influence of the mantissa limb on the search for the optimum in gradient-free optimization problems requires some adjustment.

Работа посвящена анализу известных классов моделей сверточных нейронных сетей и исследованию выбранных из них перспективных моделей для детектирования летающих объектов на изображениях. Под детектированием объектов (англ. — Object Detection) здесь понимаются обнаружение, локализация в пространстве и классификация летающих объектов. Комплексное исследование выбранных перспективных моделей сверточных нейронных сетей проводится с целью выявления наиболее эффективных из них для создания мобильных систем компьютерного зрения реального времени. Показано, что наиболее приемлемыми для детектирования летающих объектов на изображениях с учетом сформулированных требований к мобильным системам компьютерного зрения реального времени и, соответственно, к лежащим в их основе моделям сверточных нейронных сетей являются модели семейства YOLO, причем наиболее перспективными следует считать пять моделей из этого семейства: YOLOv4, YOLOv4-Tiny, YOLOv4-CSP, YOLOv7 и YOLOv7-Tiny. Для обучения, валидации и комплексного исследования этих моделей разработан соответствующий набор данных. Каждое размеченное изображение из набора данных включает от одного до нескольких летающих объектов четырех классов: «птица», «беспилотный летательный аппарат самолетного типа», «беспилотный летательный аппарат вертолетного типа» и «неизвестный объект» (объекты в воздушном пространстве, не входящие в первые три класса). Исследования показали, что все модели сверточных нейронных сетей по скорости детектирования объектов на изображении (по скорости вычисления модели) значительно превышают заданное пороговое значение, однако только модели YOLOv4-CSP и YOLOv7, причем только частично, удовлетворяют требованию по точности детектирования (классификации) летающих объектов. Наиболее сложным для детектирования классом объектов является класс «птица». При этом выявлено, что наиболее эффективной по точности классификации является модель YOLOv7, модель YOLOv4-CSP на втором месте. Обе модели рекомендованы к использованию в составе мобильной системы компьютерного зрения реального времени при условии увеличения в созданном наборе данных числа изображений с объектами класса «птица» и дообучения этих моделей с тем, чтобы они удовлетворяли требованию по точности детектирования летающих объектов каждого из четырех классов.

The work analyzes known classes of convolutional neural network models and studies selected from them promising models for detecting flying objects in images. Object detection here refers to the detection, localization in space and classification of flying objects. The work conducts a comprehensive study of selected promising convolutional neural network models in order to identify the most effective ones from them for creating mobile real-time computer vision systems. It is shown that the most suitable models for detecting flying objects in images, taking into account the formulated requirements for mobile real-time computer vision systems, are models of the YOLO family, and five models from this family should be considered: YOLOv4, YOLOv4-Tiny, YOLOv4-CSP, YOLOv7 and YOLOv7-Tiny. An appropriate dataset has been developed for training, validation and comprehensive research of these models. Each labeled image of the dataset includes from one to several flying objects of four classes: “bird”, “aircraft-type unmanned aerial vehicle”, “helicopter-type unmanned aerial vehicle”, and “unknown object” (objects in airspace not included in the first three classes). Research has shown that all convolutional neural network models exceed the specified threshold value by the speed of detecting objects in the image, however, only the YOLOv4-CSP and YOLOv7 models partially satisfy the requirements of the accuracy of detection of flying objects. It was shown that most difficult object class to detect is the “bird” class. At the same time, it was revealed that the most effective model is YOLOv7, the YOLOv4-CSP model is in second place. Both models are recommended for use as part of a mobile real-time computer vision system with condition of additional training of these models on increased number of images with objects of the “bird” class so that they satisfy the requirement for the accuracy of detecting flying objects of each four classes.

В статье рассматривается определение одного из показателей динамических качеств (ПДК) железнодорожного подвижного состава — поперечного ускорения кузова — с использованием системы компьютерного моделирования динамики рельсовых экипажей Simpack Rail на комплексном уровне с переменной скоростью движения в графиковом режиме. Для этой цели использована ранее верифицированная с помощью средств кафедры «Электропоезда и локомотивы» РУТ (МИИТ) модель секции типового грузового электровоза колеи 1520 мм. По этой причине вопросы, связанные с построением и проверкой модели электровоза в препроцессоре, в данной статье опускаются. Подробно описано моделирование железнодорожного пути на основе картографических эксплуатационных данных — плана, профиля и возвышения наружного рельса. Приводятся статистические параметры (моменты) выбранной геометрической неровности (источника возмущения) по каждой рельсовой нити, а также параметры плана и профиля выбранного для моделирования участка пути в виде графиков считанных файлов данных. Измерение непогашенного поперечного ускорения кузова производится с учетом горизонтальной составляющей от действия силы тяжести, что воспроизводит принцип работы реальных датчиков измерения ускорения со свободно расположенной массой. В заключение производится сравнение искомого ПДК, определенного по методу среднего значения абсолютного максимума из смоделированного нестационарного процесса со значением, полученным из экспериментальных данных. По результатам сравнения можно сделать вывод о том, что на данный показатель качества с внешней стороны прежде всего влияют скорость и геометрические характеристики рельсового пути, которые в данном случае были смоделированы в строгом соответствии с картографическими данными реального железнодорожного участка, где проводились испытания. Допущенные условности в модели транспортного средства — секции грузового электровоза (сосредоточение инерционно-массовых характеристик тел в центре их тяжести, малость перемещений между телами) — при соблюдении постоянства основных геометрических и упруго-диссипативных характеристик связей тел позволяют в Simpack Rail смоделировать поведение (отклики) системы с необходимой достоверностью.

The paper studies the determination for one of the dynamic quality parameter (PDK) of railway vehicles — car body lateral acceleration — by using of computer simulation system for railway vehicles dynamic Simpack Rail. This provide the complex simulation environment with variable velocity depending on the train schedule. The rail vehicle model of typical 1520 mm gauge fright locomotive section used for simulation has been verified by means of the chair “Electric multiple unit cars and locomotives” in the Russian University of Transport (RUT (MIIT)). Due to this homologation the questions of model creating and verification in preprocessor are excluded in this paper. The paper gives the detail description of cartographic track modeling in situation plane, heights plane and superelevation plane based on the real operating data. The statistic parameters (moments) for the rail related track excitation and used cartographic track data of the specified track section in this simulation are given as a numeric and graphical results of reading the prepared data files. The measurement of the car body residual lateral acceleration occur under consideration of the earth gravity acceleration part like the accelerometer measurement in the real world. Finally the desired quality parameter determined by simulation is compared with the same one given by a test drive. The calculation method in both cases is based on the middle value of the absolute maximums picked up within the nonstationary realizations of this parameter. Compared results confirm that this quality factor all the first depends on the velocity and track geometry properties. The simulation of the track in this application uses the strong conformity original track data of the test ride track section. The accepted simplification in the rail vehicle model of fright electric locomotive section (body properties related to the center of gravity, small displacements between the bodies) by keeping the geometric and force law characteristics of the force elements and constraints constant allow in Simpack Rail the simulation with necessary validity of system behavior (reactions).

В данной статье рассматривается метод построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, основанный на определении состава входных переменных, построения обучающей выборки и самого обучения с использованием метода обратного распространения ошибки. Традиционные методы построения прогнозных моделей временного ряда (авторегрессионной модели, модели скользящего среднего или модели авторегрессии – скользящего среднего) позволяют аппроксимировать временной ряд линейной зависимостью текущего значения выходной переменной от некоторого количества ее предыдущих значений. Такое ограничение, как линейность зависимости, приводит к значительным ошибкам при прогнозировании.

Технологии интеллектуального анализа с применением нейросетевого моделирования позволяют аппроксимировать временной ряд нелинейной зависимостью. Причем процесс построения нейросетевой модели (определение состава входных переменных, числа слоев и количества нейронов в слоях, выбор функций активации нейронов, определение оптимальных значений весов связей нейронов) позволяет получить прогнозную модель в виде аналитической нелинейной зависимости.

Одним из ключевых моментов при построении нейросетевых моделей в различных прикладных областях, влияющих на ее адекватность, является определение состава ее входных переменных. Состав входных переменных традиционно выбирается из некоторых физических соображений или методом подбора. Для задачи определения состава входных переменных прогнозной нейросетевой модели временного ряда предлагается использовать особенности поведения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций.

В работе предлагается метод определения состава входных переменных нейросетевых моделей для стационарных и нестационарных временных рядов, базирующийся на построении и анализе автокорреляционных функций. На основе предложенного метода разработаны алгоритм и программа в среде программирования Python, определяющая состав входных переменных прогнозной нейросетевой модели — персептрона, а также строящая саму модель. Осуществлена экспериментальная апробация предложенного метода на примере построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, отражающего потребление электроэнергии в разных регионах США, открыто опубликованной компанией PJM Interconnection LLC (PJM) — региональной сетевой организацией в Соединенных Штатах. Данный временной ряд является нестационарным и характеризуется наличием как тренда, так и сезонности. Прогнозирование очередных значений временного ряда на ос- нове предыдущих значений и построенной нейросетевой модели показало высокую точность аппроксимации, что доказывает эффективность предлагаемого метода.

This article studies a method of constructing a predictive neural network model of a time series based on determining the composition of input variables, constructing a training sample and training itself using the back propagation method. Traditional methods of constructing predictive models of the time series are: the autoregressive model, the moving average model or the autoregressive model — the moving average allows us to approximate the time series by a linear dependence of the current value of the output variable on a number of its previous values. Such a limitation as linearity of dependence leads to significant errors in forecasting.

Mining Technologies using neural network modeling make it possible to approximate the time series by a nonlinear dependence. Moreover, the process of constructing of a neural network model (determining the composition of input variables, the number of layers and the number of neurons in the layers, choosing the activation functions of neurons, determining the optimal values of the neuron link weights) allows us to obtain a predictive model in the form of an analytical nonlinear dependence.

The determination of the composition of input variables of neural network models is one of the key points in the construction of neural network models in various application areas that affect its adequacy. The composition of the input variables is traditionally selected from some physical considerations or by the selection method. In this work it is proposed to use the behavior of the autocorrelation and private autocorrelation functions for the task of determining the composition of the input variables of the predictive neural network model of the time series.

In this work is proposed a method for determining the composition of input variables of neural network models for stationary and non-stationary time series, based on the construction and analysis of autocorrelation functions. Based on the proposed method in the Python programming environment are developed an algorithm and a program, determining the composition of the input variables of the predictive neural network model — the perceptron, as well as building the model itself. The proposed method was experimentally tested using the example of constructing a predictive neural network model of a time series that reflects energy consumption in different regions of the United States, openly published by PJM Interconnection LLC (PJM) — a regional network organization in the United States. This time series is non-stationary and is characterized by the presence of both a trend and seasonality. Prediction of the next values of the time series based on previous values and the constructed neural network model showed high approximation accuracy, which proves the effectiveness of the proposed method.

В данной работе представлены результаты экспериментальной проверки некоторых вопросов, касающихся практического использования методов преодоления катастрофической забывчивости нейронных сетей. Проведено сравнение двух таких современных методов: метода эластичного закрепления весов (EWC, Elastic Weight Consolidation) и метода ослабления скоростей весов (WVA, Weight Velocity Attenuation). Разобраныих преимущества и недостатки в сравнении друг с другом. Показано, что метод эластичного закрепления весов (EWC) лучше применять в задачах, где требуется полностью сохранять выученные навыки на всех задачах в очереди обучения, а метод ослабления скоростей весов (WVA) больше подходит для задач последовательного обучения с сильно ограниченными вычислительными ресурсами или же когда требуется не точное сохранение всех навыков, а переиспользование репрезентаций и ускорение обучения от задачи к задаче. Проверено и подтверждено интуитивное предположение, что ослабление метода WVA необходимо применять к оптимизационному шагу, то есть к приращениям весов нейронной сети, а не к самому градиенту функции потерь, и это справедливо для любого градиентного оптимизационного метода, кроме простейшего стохастического градиентного спуска (SGD), для которого оптимизационный шаг и градиент функции потерь пропорциональны. Рассмотрен выбор оптимальной функции ослабления скоростей весов между гиперболической функцией и экспонентой. Показано, что гиперболическое убывание более предпочтительно, так как, несмотря на сравнимое качество при оптимальных значениях гиперпараметра метода WVA, оно более устойчиво к отклонениям гиперпараметра от оптимального значения (данный гиперпараметр в методе WVA обеспечивает баланс между сохранением старых навыков и обучением новой задаче). Приведены эмпирические наблюдения, которые подтверждают гипотезу о том, что оптимальное значение гиперпараметра не зависит от числа задач в очереди последовательного обучения. Следовательно, данный гиперпараметр может подбираться на небольшом числе задач, а использоваться — на более длинных последовательностях.

This paper presents the results of experimental validation of some structural issues concerning the practical use of methods to overcome catastrophic forgetting of neural networks. A comparison of current effective methods like EWC (Elastic Weight Consolidation) and WVA (Weight Velocity Attenuation) is made and their advantages and disadvantages are considered. It is shown that EWC is better for tasks where full retention of learned skills is required on all the tasks in the training queue, while WVA is more suitable for sequential tasks with very limited computational resources, or when reuse of representations and acceleration of learning from task to task is required rather than exact retention of the skills. The attenuation of the WVA method must be applied to the optimization step, i. e. to the increments of neural network weights, rather than to the loss function gradient itself, and this is true for any gradient optimization method except the simplest stochastic gradient descent (SGD). The choice of the optimal weights attenuation function between the hyperbolic function and the exponent is considered. It is shown that hyperbolic attenuation is preferable because, despite comparable quality at optimal values of the hyperparameter of the WVA method, it is more robust to hyperparameter deviations from the optimal value (this hyperparameter in the WVA method provides a balance between preservation of old skills and learning a new skill). Empirical observations are presented that support the hypothesis that the optimal value of this hyperparameter does not depend on the number of tasks in the sequential learning queue. And, consequently, this hyperparameter can be picked up on a small number of tasks and used on longer sequences.

Решение задачи лазерной спектрометрии позволяет определять размеры частиц в растворе по спектру интенсивности рассеянного света. В результате эксперимента методом динамического рассеяния света получается кривая интенсивности рассеяния, по которой необходимо определить, частицы каких размеров представлены в растворе. Экспериментально полученный спектр интенсивности сравнивается с теоретически ожидаемым спектром, который является кривой Лоренца. Основная задача сводится к тому, чтобы на основании этих данных найти относительные концентрации частиц каждого сорта, представленных в растворе. В статье представлен способ построения и использования нейронной сети, обученной на синтетических данных, для определения размера частиц в растворе в диапазоне 1–500 нм. Нейронная сеть имеет полносвязный слой из 60 нейронов с функцией активации RELU на выходе, слой из 45 нейронов и с аналогичной функцией активации, слой dropout и 2 слоя с количеством нейронов 15 и 1 (выход сети). В статье описано, как сеть обучалась и тестировалась на синтетических и экспериментальных данных. На синтетических данных метрика «среднеквадратичное отклонение» (rmse) дала значение 1.3157 нм. Экспериментальные данные были получены для размеров частиц 200 нм, 400 нм и раствора с представителями обоих размеров. Сравниваются результаты работы нейронной сети и классических линейных методов, основанных на применении различных регуляризаций за счет введения дополнительных параметров и применяемых для определения размера частиц. К недостаткам классических методов можно отнести трудность автоматического определения степени регуляризации: слишком сильная регуляризация приводит к тому, что кривые распределения частиц по размерам сильно сглаживаются, а слабая регуляризация дает осциллирующие кривые и низкую надежность результатов. В работе показано, что нейронная сеть дает хорошее предсказание для частиц с большим размером. Для малых размеров предсказание хуже, но ошибка быстро уменьшается с увеличением размера.

Solution of Dynamic Light Scattering problem makes it possible to determine particle size distribution (PSD) from the spectrum of the intensity of scattered light. As a result of experiment, an intensity curve is obtained. The experimentally obtained spectrum of intensity is compared with the theoretically expected spectrum, which is the Lorentzian line. The main task is to determine on the basis of these data the relative concentrations of particles of each class presented in the solution. The article presents a method for constructing and using a neural network trained on synthetic data to determine PSD in a solution in the range of 1–500 nm. The neural network has a fully connected layer of 60 neurons with the RELU activation function at the output, a layer of 45 neurons and the same activation function, a dropout layer and 2 layers with 15 and 1 neurons (network output). The article describes how the network has been trained and tested on synthetic and experimental data. On the synthetic data, the standard deviation metric (rmse) gave a value of 1.3157 nm. Experimental data were obtained for particle sizes of 200 nm, 400 nm and a solution with representatives of both sizes. The results of the neural network and the classical linear methods are compared. The disadvantages of the classical methods are that it is difficult to determine the degree of regularization: too much regularization leads to the particle size distribution curves are much smoothed out, and weak regularization gives oscillating curves and low reliability of the results. The paper shows that the neural network gives a good prediction for particles with a large size. For small sizes, the prediction is worse, but the error quickly decreases as the particle size increases.

В работе представлен метод подбора состава смесевого хладагента (СХА) с заданной изобарной кривой кипения с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Данный метод основан на использовании 1D-слоев сверточной нейронной сети. Для обучения нейронной сети была применена термодинамическая модель простого теплообменника в программе UniSim design с использованием уравнения состояния Пенга–Робинсона. С помощью термодинамической модели была создана синтетическая база данных по изобарным кривым кипения СХА разного состава. Для записи базы данных был разработан алгоритм на языке программирования Python, и с помощью COM интерфейса была выгружена информация по изобарным кривым кипения для 1 049 500 вариантов состава СХА. Генерация составов СХА была проведена с помощью метода Монте-Карло с равномерным распределением псевдослучайного числа. Авторами разработана архитектура искусственной нейронной сети, которая позволяет подбирать состав СХА. Для обучения ИНС была применена методика циклически изменяемого коэффициента обучения. В результате применения обученной ИНС был подобран состав СХА с минимальным температурным напором 3 К, а максимальным — не более 10 К между горячим и холодным потоками в теплообменнике. Было проведено сравнение предложенного метода с методом поиска наилучшего совпадения в исходной выборке по методу $k$-ближних соседей, а также со стандартным методом оптимизации SQP в программе UniSim design. Показано, что искусственная нейронная сеть может быть использована для подбора оптимального состава хладагента при анализе кривой охлаждения природного газа. Разработанный метод может помочь инженерам подбирать состав СХА в режиме реального времени, что позволит сократить энергетические затраты на сжижение природного газа.

The paper provides a method for selecting the composition of a refrigerant with a given isobaric cooling curve using an artificial neural network (ANN). This method is based on the use of 1D layers of a convolutional neural network. To train the neural network, we applied a technological model of a simple heat exchanger in the UniSim design program, using the Peng – Robinson equation of state.We created synthetic database on isobaric boiling curves of refrigerants of different compositions using the technological model. To record the database, an algorithm was developed in the Python programming language, and information on isobaric boiling curves for 1 049 500 compositions was uploaded using the COM interface. The compositions have generated by Monte Carlo method. Designed architecture of ANN allows select composition of a mixed refrigerant by 101 points of boiling curve. ANN gives mole flows of mixed refrigerant by composition (methane, ethane, propane, nitrogen) on the output layer. For training ANN, we used method of cyclical learning rate. For results demonstration we selected MR composition by natural gas cooling curve with a minimum temperature drop of 3 К and a maximum temperature drop of no more than 10 К, which turn better than we predicted via UniSim SQP optimizer and better than predicted by $k$-nearest neighbors algorithm. A significant value of this article is the fact that an artificial neural network can be used to select the optimal composition of the refrigerant when analyzing the cooling curve of natural gas. This method can help engineers select the composition of the mixed refrigerant in real time, which will help reduce the energy consumption of natural gas liquefaction.

При распознавании рабочих на изображениях строительной площадки, получаемых с камер наблюдения, типичной является ситуация, при которой объекты детекции имеют сильно различающийся пространственный масштаб относительно друг друга и других объектов. Повышение точности детекции мелких объектов может быть обеспечено путем использования Feature-Fused модификации детектора SSD (Single Shot Detector). Вместе с применением на инференсе нарезки изображения с перекрытием такая модель хорошо справляется с детекцией мелких объектов. Однако при практическом использовании данного подхода требуется ручная настройка параметров нарезки. При этом снижается точность детекции объектов на сценах, отличающихся от сцен, использованных при обучении, а также крупных объектов. В данной работе предложен алгоритм автоматического выбора оптимальных параметров нарезки изображения в зависимости от соотношений характерных геометрических размеров объектов на изображении. Нами разработан двухпроходной вариант детектора Feature-Fused SSD для автоматического определения параметров нарезки изображения. На первом проходе применяется усеченная версия детектора, позволяющая определять характерные размеры объектов интереса. На втором проходе осуществляется финальная детекция объектов с параметрами нарезки, выбранными после первого прохода. Был собран датасет с изображениями рабочих на строительной площадке. Датасет включает крупные, мелкие и разноплановые изображения рабочих. Для сравнения результатов детекции для однопроходного алгоритма без разбиения входного изображения, однопроходного алгоритма с равномерным разбиением и двухпроходного алгоритма с подбором оптимального разбиения рассматривались тесты по детекции отдельно крупных объектов, очень мелких объектов, с высокой плотностью объектов как на переднем, так и на заднем плане, только на заднем плане. В диапазоне рассмотренных нами случаев наш подход превосходит подходы, взятые в сравнение, позволяет хорошо бороться с проблемой двойных детекций и демонстрирует качество 0,82–0,91 по метрике mAP (mean Average Precision).

When recognizing workers on images of a construction site obtained from surveillance cameras, a situation is typical in which the objects of detection have a very different spatial scale relative to each other and other objects. An increase in the accuracy of detection of small objects can be achieved by using the Feature-Fused modification of the SSD detector. Together with the use of overlapping image slicing on the inference, this model copes well with the detection of small objects. However, the practical use of this approach requires manual adjustment of the slicing parameters. This reduces the accuracy of object detection on scenes that differ from the scenes used in training, as well as large objects. In this paper, we propose an algorithm for automatic selection of image slicing parameters depending on the ratio of the characteristic geometric dimensions of objects in the image. We have developed a two-pass version of the Feature-Fused SSD detector for automatic determination of optimal image slicing parameters. On the first pass, a fast truncated version of the detector is used, which makes it possible to determine the characteristic sizes of objects of interest. On the second pass, the final detection of objects with slicing parameters selected after the first pass is performed. A dataset was collected with images of workers on a construction site. The dataset includes large, small and diverse images of workers. To compare the detection results for a one-pass algorithm without splitting the input image, a one-pass algorithm with uniform splitting, and a two-pass algorithm with the selection of the optimal splitting, we considered tests for the detection of separately large objects, very small objects, with a high density of objects both in the foreground and in the background, only in the background. In the range of cases we have considered, our approach is superior to the approaches taken in comparison, allows us to deal well with the problem of double detections and demonstrates a quality of 0.82–0.91 according to the mAP (mean Average Precision) metric.

Данная работа является анализом результатов, полученных участниками летней школы по высокопроизводительным вычислениям МФТИ-2010 во время практикума по технологии MPI. В качестве проекта была предложена трехмерная версия игры Конвея «Жизнь». Разобраны основные способы решения, используемые участниками при разработке, приведена их теоретическая и практическая оценка по масштабируемости.

Results obtained during practical training session on MPI during high perfomance computing summer school MIPT-2010 are discussed. MPI technology were one of technologies proposed to participants for realization of project. 3D version of Conway’s Game of Life was proposed as a project. Algorithms used in the development, theoretical and practical assessment of their scalability is analyzed.

В данной статье проанализирован опыт преподавания курса «Программирование на CUDA и OpenCL» для участников ежегодной межвузовской молодежной школы по высокопроизводительным вычислениям МФТИ-2010. В статье разобраны как содержимое лекций и семинарские задачи, так и особенности преподнесения материала. Обсуждаются результаты, полученные учащимися при выполнении практических задач. Приводится сравнение быстродействия различных алгоритмов реализации клеточных автоматов «игра “Жизнь”» с применением технологий CUDA и OpenCL.

In this article the experience of reading “CUDA and OpenCL programming” course during high perfomance computing summer school MIPT-2010 is analyzed. Content of lectures and practical tasks, as well as manner of presenting of the material are regarded. Performance issues of different algorithms implemented by students at practical training session are dicussed.