Confronto di Metodi di Apprendimento da Esempi per la Classificazione Binaria di Immagini

Abstract

Questa tesi esplora l'utilizzo di metodi di apprendimento automatico per la classificazione di immagini "non standard" (radar e multispettrali) in 2 classi, documentando il processo doi preparazione dei dataset, quello di finetuning dei modelli e quello della loro valutazione, usando tecnologie e soluzioni ampiamente adottate dai professionisti del settore.

This thesis explores the use of machine learning methods to classify "non-standard" (radar and multispectral) images into 2 classes, it covers the preparation of the datasets process, the finetuning of the models process and the evaluation one, using technologies and solutions widely adopted by professionals in the field of AI.