PORTALE DELLA DIDATTICA

Ricerca CERCA
  KEYWORD

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 Ŕ la mancanza di dataset annotati sufficientemente ampi per addestrare efficacemente algoritmi di segmentazione istanza. L'idea fondamentale di questa proposta di tesi Ŕ di utilizzare le capacitÓ 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 sarÓ poi utilizzato per addestrare algoritmi di segmentazione istanza e per migliorarne l'accuratezza e l'efficacia in applicazioni del mondo reale.

PossibilitÓ 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      PROPONI LA TUA CANDIDATURA