Streamlining the study of the Tierra del Fuego forest through the use of deep learning

Understanding plant-herbivorous relationships allows to optimize the way to manage and protect natural spaces. In this paper the study of this relationship in the ñire forests (Nothofagus antarctica) of the province of Tierra del Fuego (Argentina) is approached. Using trap cameras to monitor such interaction offers the opportunity to quickly collect large amounts of data. However, to take advantage of its potential, a large investment in trained personnel to analyze and filter the images of interest is required. The present work seeks to establish a path to significantly reduce this obstacle using the advances of machine and deep learning in the recognition of objects from images.XVII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Streamlining the study of the Tierra del Fuego forest through the use of deep learning

Understanding plant-herbivorous relationships allows to optimize the way to manage and protect natural spaces. In this paper the study of this relationship in the ñire forests (Nothofagus antarctica) of the province of Tierra del Fuego (Argentina) is approached. Using trap cameras to monitor such interaction offers the opportunity to quickly collect large amounts of data. However, to take advantage of its potential, a large investment in trained personnel to analyze and filter the images of interest is required. The present work seeks to establish a path to significantly reduce this obstacle using the advances of machine and deep learning in the recognition of objects from images.XVII Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Desarrollo de un simulador para la evaluación de algoritmos clásicos y nuevos para la gestión de recursos compartidos en sistemas distribuidos contemplando exclusión mutua

En los sistemas de procesamiento distribuido es necesario que los procesos que actúan en grupos deban tomar decisiones basados en acuerdos respecto del acceso a recursos; las decisiones pueden estar relacionadas con la realización de determinada actividad que requiera o no la sincronización de los procesos, es decir, que los procesos del grupo estén activos en los mimos lapsos en sus respectivos procesadores, requiriendo el uso de recursos compartidos en la modalidad de exclusión mutua mediante consensos estrictos o no. Así surge el siguiente interrogante: ¿Cuáles son los modelos de decisión y los operadores de agregación que habrá que generar incorporando la perspectiva cognitiva a los modelos clásicos para la toma de decisiones en la gestión de grupos de procesos, que trasciendan el enfoque tradicional de las ciencias de la computación, teniendo en cuenta la autorregulación? ¿Cómo se implementarán los algoritmos de los distintos modelos de decisión? ¿Cómo validar los nuevos algoritmos propuestos comparándolos entre sí y con los algoritmos tradicionales? Para ello habrá que desarrollar un simulador que implemente los algoritmos tradicionales y los nuevos propuestos y permita observar su comportamiento y resultados ante diferentes tipos de cargas de trabajo. Estas actividades se desarrollan en el marco del PI N° 126, aprobado por Res. N° 011/20 CS de la UNCAus.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Layer-wise Conditioning Analysis in Exploring the Learning Dynamics of DNNs

Conditioning analysis uncovers the landscape of an optimization objective by exploring the spectrum of its curvature matrix. This has been well explored theoretically for linear models. We extend this analysis to deep neural networks (DNNs) in order to investigate their learning dynamics. To this end, we propose layer-wise conditioning analysis, which explores the optimization landscape with respect to each layer independently. Such an analysis is theoretically supported under mild assumptions that approximately hold in practice. Based on our analysis, we show that batch normalization (BN) can stabilize the training, but sometimes result in the false impression of a local minimum, which has detrimental effects on the learning. Besides, we experimentally observe that BN can improve the layer-wise conditioning of the optimization problem. Finally, we find that the last linear layer of a very deep residual network displays ill-conditioned behavior. We solve this problem by only adding one BN layer before the last linear layer, which achieves improved performance over the original and pre-activation residual networks.Comment: Accepted to ECCV 2020. The code is available at: https://github.com/huangleiBuaa/LayerwiseC