Reti Generative Avversarie (GAN) come tecnica di data augmentation per i task di classificazione e segmentazione semantica di nuvole di punti.

Grazie all’utilizzo delle tecnologie oramai in voga, relative al deep learning, in questo scritto vengono spiegati tutti i processi svolti per il raggiungimento degli obiettivi prefissati a inizio tirocinio. In particolare l’utilizzo di reti generative e di classificazione per le nuvole di punti. Con le reti generative vengono creati nuovi oggetti che poi verranno aggiunti a quelli già presenti nel dataset, nel tentativo di ampliarlo con qualità, utilizzando metodi innovativi. Queste operazioni vengono effettuate con l’intento di creare oggetti qualitativamente buoni, tali da poter essere comparati a quelli reali. Con le reti generative vengono creati questi oggetti. Con la classificazione vengono misurate quantitativamente le differenze del dataset prima e dopo l’aggiunta degli oggetti generati.