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DAUIN - GR-02 - COMPUTER GRAPHIC AND VISION GROUP - CGVG
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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