Studente SALVATELLI, RICCARDO
Facoltà/Dipartimento Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Corso di studio INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE
Anno Accademico 2020
Data dell'esame finale 2021-07-22
Titolo italiano Reti Generative Avversarie (GAN) come tecnica di data augmentation per i task di classificazione e segmentazione semantica di nuvole di punti.
Titolo inglese Generative adversarial network as data augmentation technique for semantic point cloud classification and segmentation tasks.
Abstract in italiano 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.
Relatore FRONTONI, EMANUELE
Controrelatore MARTINI, MASSIMO
Appare nelle tipologie: Laurea triennale, diploma universitario
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/20.500.12075/475