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Utilizzo di intelligenza artificiale generativa per creare dataset annotati per l'identificazione di danni da bagnamento
Parole chiave GENERATIVE AI, ANNOTATED DATASETS, INSTANCE SEGMEN
Riferimenti ANDREA BOTTINO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-02 - COMPUTER GRAPHIC AND VISION GROUP - CGVG
Tipo tesi RICERCA/SPERIMENTALE
Descrizione La tesi si concentra sul rilevamento automatico di danni da bagnamento tramite immagini. Una sfida importante in questo ambito è la mancanza di dataset annotati sufficientemente ampi per addestrare efficacemente algoritmi di segmentazione istanza. L'idea fondamentale di questa proposta di tesi è di utilizzare le capacità dell'intelligenza artificiale generativa per creare un dataset sintetico di immagini annotate. Utilizzando un piccolo insieme di immagini annotate esistenti, il lavoro mira a sviluppare un approccio di intelligenza artificiale generativa (GenAI) che possa estrapolare e generare un dataset completo che simuli diversi scenari e condizioni di danni da bagnamento. Questo dataset sarà poi utilizzato per addestrare algoritmi di segmentazione istanza e per migliorarne l'accuratezza e l'efficacia in applicazioni del mondo reale.
Possibilità di rimborso spese (con borsa di ricerca)
Vedi anche https://areeweb.polito.it/ricerca/cgvg/thesis.html
Conoscenze richieste Machine Learning, Deep Learning, Python
Scadenza validita proposta 15/01/2025
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