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Studente: xxx yyy

Matricola: zzz

Relatore: Prof. Antonello Rizzi

Correlatore: Ing. Enrico De Santis, PhD

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Outilines

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27/01/2023

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Il deep learning è diventato negli ultimi anni particolarmente pervasivo nella videosorveglianza, con task come il riconoscimento facciale, la rivelazione di intruzioni, l’analisi comportamentale e molto altro. Una classe di reti particolarmente efficace nell’analisi delle immagini e dei flussi video sono le reti neurali convolutive. Lo svantaggio di queste ultime tuttavia è la mancanza di criteri esatti per la loro costruzione e la necessità di un dataset di dimensioni elevate per il loro allenamento. Una tecnica particolarmente utilizzata per ovviare a questi problemi è il transfer learning che consiste nell’utilizzare un’architettura già esistene pre allenata su un grande dataset ed effettuare su di questa un’ulteriore allenamento, detto fine tuning sul dataset desiderato. Questo porta tuttavia ad avere reti spesso sovradimensionate rispetto alle reali necessità, in questo framework si pone il seguente lavoro che tramite il pruning cerca di ridurre la complessità del modello e quindi il suo costo computazionale.

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Deep learning per la videosorveglianza: tecniche di pruning strutturale per reti neurali convolutive

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27/01/2023

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