banca dati delle tesi e dissertazioni accademiche elettroniche
| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | CORNIA, MARCELLA | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-03122016-183034 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Deep learning per predizione di visual saliency in immagini | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Ingegneria Informatica (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Data inizio appello | 2016-04-14 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Data di rilascio | 2056-04-14 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Riconoscere e predire la visual saliency in immagini è un vasto campo di ricerca in neuroscienza e in computer vision. La tesi si propone di studiare e sviluppare nuovi metodi di predizione della saliency in immagini attraverso l’utilizzo di reti neurali convolutive. È stata sviluppata una nuova architettura in grado di predire la saliency in modo end-to-end utilizzando features sia di alto che di basso livello. Il modello proposto è stato poi valutato su differenti dataset presenti in letteratura, dimostrando di ottenere ottimi risultati. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
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