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Labelling di immagini per ottimizzazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale
Parole chiave DATA PROCESSING, DEEP LEARNING, IMAGE PROCESSING, INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Riferimenti SANDRO MOOS, LUCA ULRICH, ENRICO VEZZETTI
Gruppi di ricerca 3D LAB
Tipo tesi COMPILATIVA
Descrizione L'etichettatura accurata delle immagini è un passo cruciale per l'addestramento di reti neurali in vari campi applicativi, come il riconoscimento di oggetti, la diagnostica medica, la guida autonoma, e molto altro. Questo processo consiste nell'assegnare tag descrittivi alle immagini per fornire dati strutturati su cui le reti neurali possono essere addestrate. La qualità delle etichette influisce direttamente sulle prestazioni della rete neurale, rendendo essenziale l'adozione di metodologie efficaci e affidabili.
Questa tesi si propone di migliorare le performance di una rete neurale per l'analisi personalizzata dell'ergonomia fisica dei lavoratori secondo i principi dell'Industria 5.0.
Scadenza validita proposta 11/07/2025
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