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   <dc:title>Optimización de hiperparámetros en el modelo de reconstrucción de campos de radiancia DirectVoxGo</dc:title>
   <dc:title>Hyperparameter optimization for the radiance field reconstruction model DirectVoxGo</dc:title>
   <dc:creator>Luque Lázaro, Ángel</dc:creator>
   <dc:contributor>López-Rubio, Ezequiel</dc:contributor>
   <dc:contributor>García-González, Jorge</dc:contributor>
   <dc:subject>Redes neuronales (Informática)</dc:subject>
   <dc:subject>Visión por ordenador</dc:subject>
   <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Optimización</dc:subject>
   <dc:subject>Hiperparámetros</dc:subject>
   <dc:subject>DirectVoxGo</dc:subject>
   <dc:subject>Neural Rendering</dc:subject>
   <dc:subject>Valores óptimos de Pareto</dc:subject>
   <dc:subject>Experimentación</dc:subject>
   <dc:subject>Métricas</dc:subject>
   <dc:description>Neural Rendering es un método, basado en redes neuronales y otras técnicas,&#xd;
capaz de crear imágenes y vídeos nuevos basados en escenas preexistentes. El&#xd;
modelo DirectVoxGo es un software de Neural Rendering para reconstrucción de&#xd;
escenas en 3D, basado en la tecnología NeRF y consistente en la optimización de&#xd;
varias redes de vóxeles. Con esto, consigue tiempos de ejecución considerablemente&#xd;
menores a los de otros modelos NeRF con calidad comparable.&#xd;
En este proyecto llevamos a cabo un estudio de hiperparámetros sobre este&#xd;
modelo. En él, analizamos semánticamente el rol que juegan estos hiperparámetros&#xd;
en la ejecución del modelo, para así seleccionar los que consideramos más relevantes&#xd;
para nuestros experimentos. Posteriormente, seleccionamos las métricas&#xd;
a medir: calidad (PSNR, SSIM y LPIPS), consumo de memoria y tiempo de ejecución.&#xd;
Proseguimos diseñando un código para la ejecución de pruebas, basado&#xd;
en la implementación original del modelo, y que nos permita realizar diferentes&#xd;
puebas consecutivas y exportar los resultados. A continuación, analizamos los&#xd;
resultados y, buscando los valores óptimos de Pareto, encontramos cuáles son los&#xd;
valores que mejor consiguen un balance entre pares de métricas.&#xd;
Con estos resultados, creamos combinaciones de valores óptimos. Realizamos&#xd;
una fase de experimentación con estos, encontrando las combinaciones Pareto&#xd;
óptimas, y analizándolas semánticamente. De nuestra investigación, obtenemos&#xd;
dos combinaciones Pareto óptimas para las 6 gráficas, de las cuales una creemos&#xd;
que mejora los resultados de la configuración estándar de los hiperparámetros.&#xd;
Concluimos que el estudio de hiperparámetros es una forma efectiva de optimizar&#xd;
modelos de Neural Rendering, y, más en concreto, el DirectVoxGo. Consideramos&#xd;
que, debido a la variabilidad ...</dc:description>
   <dc:date>2024-02-22T09:45:22Z</dc:date>
   <dc:date>2024-02-22T09:45:22Z</dc:date>
   <dc:date>2023-09</dc:date>
   <dc:date>2024</dc:date>
   <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/30591</dc:identifier>
   <dc:language>eng</dc:language>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:format>application/pdf</dc:format>
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