MODULO

SLAM

Geolocalization

Programma

Il corso tratterà i seguenti argomenti: 

  • Introduzione, definizione e applicazioni per la visual geolocalization (ambienti urbani e mapping aerei) 
  • Accenni agli approcci tradizionali con feature matching. 
  • Approcci deep basati su image retrieval e classification: overview sulle soluzioni di pre-training, modelli e architetture. 
  • Dataset pubblici, piattaforme, strumenti di benchmarking, e metriche di valutazione.  
  • Dimostrazione pratica: procedura dettagliata per l’addestramento di un modello di geolocalizzazione di base (mediante l’utilizzo di PyTorch). 

Obiettivi di apprendimento

L’obiettivo di questo Corso è fornire competenze sulle reti neurali profonde per la percezione visiva. Gli studenti comprenderanno il funzionamento delle architetture di deep learning e la logica delle applicazioni per la localizzazione di oggetti in una immagine, la generazione di nuove immagini, la comprensione di una scena e la sua geolocalizzazione.  

Profilo dei partecipanti

Ingegneri e figure tecniche responsabili dell’innovazione.

Luogo di erogazione

Politecnico di Torino sede centrale: Corso Duca degli Abruzzi (TO) (Piattaforma MS TEAMS in caso online)

Erogato da

POLITO

Modalità di erogazione

In presenza e online

Prezzo per classe

€ 1.500

Livello

Avanzato

Durata

6 ore

Creiamo insieme il futuro della mobilità

Subscribe

Stay tuned with events and opportunities for the digital mobility transformation

Richiedi Informazioni

Plasmiamo insieme il mondo della mobilità

Iscriviti

Rimani sintonizzato con gli eventi e le opportunità per la trasformazione digitale della mobilità