Menchetti, Daniele
(2022)
Domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-annotazioni.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract
La classificazione di dati geometrici 3D come point cloud è un tema emergente nell'ambito della visione artificiale in quanto trova applicazione in molteplici contesti di guida autonoma, robotica e realtà aumentata. Sebbene nel mercato siano presenti una grande quantità di sensori in grado di ottenere scansioni reali, la loro annotazione costituisce un collo di bottiglia per la generazione di dataset. Per sopperire al problema si ricorre spesso alla domain adaptation sfruttando dati sintetici annotati.
Questo elaborato si pone come obiettivo l'analisi e l'implementazione di metodi di domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-labels. In particolare, sono stati condotti esperimenti all'interno del framework RefRec valutando la possibilità di sostituire nuove architetture di deep learning al modello preesistente. Tra queste, Transformer con mascheramento dell'input ha raggiunto risultati superiori allo stato dell'arte nell'adattamento da dati sintetici a reali (ModelNet->ScanNet) esaminato in questa tesi.
Abstract
La classificazione di dati geometrici 3D come point cloud è un tema emergente nell'ambito della visione artificiale in quanto trova applicazione in molteplici contesti di guida autonoma, robotica e realtà aumentata. Sebbene nel mercato siano presenti una grande quantità di sensori in grado di ottenere scansioni reali, la loro annotazione costituisce un collo di bottiglia per la generazione di dataset. Per sopperire al problema si ricorre spesso alla domain adaptation sfruttando dati sintetici annotati.
Questo elaborato si pone come obiettivo l'analisi e l'implementazione di metodi di domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-labels. In particolare, sono stati condotti esperimenti all'interno del framework RefRec valutando la possibilità di sostituire nuove architetture di deep learning al modello preesistente. Tra queste, Transformer con mascheramento dell'input ha raggiunto risultati superiori allo stato dell'arte nell'adattamento da dati sintetici a reali (ModelNet->ScanNet) esaminato in questa tesi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Menchetti, Daniele
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
AI,deep learning,computer vision,classificazione,point cloud,domain adaptation,pseudo-annotazioni
Data di discussione della Tesi
6 Dicembre 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Menchetti, Daniele
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
AI,deep learning,computer vision,classificazione,point cloud,domain adaptation,pseudo-annotazioni
Data di discussione della Tesi
6 Dicembre 2022
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