RT Generic
T1 Optimización de hiperparámetros en el modelo de reconstrucción de campos de radiancia DirectVoxGo
T2 Hyperparameter optimization for the radiance field reconstruction model DirectVoxGo
A1 Luque Lázaro, Ángel
K1 Redes neuronales (Informática)
K1 Visión por ordenador
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado
AB Neural Rendering es un método, basado en redes neuronales y otras técnicas,capaz de crear imágenes y vídeos nuevos basados en escenas preexistentes. Elmodelo DirectVoxGo es un software de Neural Rendering para reconstrucción deescenas en 3D, basado en la tecnología NeRF y consistente en la optimización devarias redes de vóxeles. Con esto, consigue tiempos de ejecución considerablementemenores a los de otros modelos NeRF con calidad comparable.En este proyecto llevamos a cabo un estudio de hiperparámetros sobre estemodelo. En él, analizamos semánticamente el rol que juegan estos hiperparámetrosen la ejecución del modelo, para así seleccionar los que consideramos más relevantespara nuestros experimentos. Posteriormente, seleccionamos las métricasa medir: calidad (PSNR, SSIM y LPIPS), consumo de memoria y tiempo de ejecución.Proseguimos diseñando un código para la ejecución de pruebas, basadoen la implementación original del modelo, y que nos permita realizar diferentespuebas consecutivas y exportar los resultados. A continuación, analizamos losresultados y, buscando los valores óptimos de Pareto, encontramos cuáles son losvalores que mejor consiguen un balance entre pares de métricas.Con estos resultados, creamos combinaciones de valores óptimos. Realizamosuna fase de experimentación con estos, encontrando las combinaciones Paretoóptimas, y analizándolas semánticamente. De nuestra investigación, obtenemosdos combinaciones Pareto óptimas para las 6 gráficas, de las cuales una creemosque mejora los resultados de la configuración estándar de los hiperparámetros.Concluimos que el estudio de hiperparámetros es una forma efectiva de optimizarmodelos de Neural Rendering, y, más en concreto, el DirectVoxGo. Consideramosque, debido a la variabilidad ...
YR 2024
FD 2024
LK https://hdl.handle.net/10630/30591
UL https://hdl.handle.net/10630/30591
LA eng
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 21 ene 2026