Contessa, Filippo
(2025)
Sviluppo di modelli per la generazione di
dati sintetici per lo sviluppo di modelli di
intelligenza artificiale.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Fisica [L-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
L'obiettivo del lavoro di tesi è stato quello di esplorare la possibilità di generare immagini sintetiche di vertebre mediante un CVAE, al fine di comporre un database di immagini che possa essere utilizzato per la fase di training di altri modelli.
Il lavoro di tesi si inserisce all'interno del programma europeo METASTRA. Nonostante il modello sia riuscito a generare delle immagini attinenti a quanto voluto, esse costituiscono una minima parte ($\approx10\% $) del totale. Suggerimenti e futuri sviluppi vengono discussi nella parte finale della tesi.
Abstract
L'obiettivo del lavoro di tesi è stato quello di esplorare la possibilità di generare immagini sintetiche di vertebre mediante un CVAE, al fine di comporre un database di immagini che possa essere utilizzato per la fase di training di altri modelli.
Il lavoro di tesi si inserisce all'interno del programma europeo METASTRA. Nonostante il modello sia riuscito a generare delle immagini attinenti a quanto voluto, esse costituiscono una minima parte ($\approx10\% $) del totale. Suggerimenti e futuri sviluppi vengono discussi nella parte finale della tesi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Contessa, Filippo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Variational Autoencoder,Deep Learning
Data di discussione della Tesi
26 Marzo 2025
URI
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Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Contessa, Filippo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Variational Autoencoder,Deep Learning
Data di discussione della Tesi
26 Marzo 2025
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