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Bonetto, Elia (2019) Deep Networks and Random Forests for Semantic Segmentation on 3D Data. [Magistrali biennali]

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Abstract

This work focus on semantic segmentation over 3D data,firstly by research and study of the state of the art, then by developing methods to transfer features between FuseNet and 3D Entangled Forests.We were able to obtain meaningful insights with regards to the dataset and used learning models, pointing out a possible saturation of the performance due to their combination.We successfully demonstrated usefulness of transferring features and their usability obtaining a performance improvement.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria delle Telecomunicazioni
Scuola di Ingegneria > Ingegneria delle Telecomunicazioni
Uncontrolled Keywords:semantic, segmentation
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:62962
Relatore:Ghidoni, Stefano
Correlatore:Terreran, Matteo
Data della tesi:10 September 2019
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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