''Aggresive data augmentation and low-shot learning techniques for deep computer vision in industrial environments''
El proyecto de tesis doctoral se centrará en la aplicación práctica de los modelos de visión por computador basados en aprendizaje profundo al reconocimiento de actividad y la seguridad en el ámbito industrial, con un fuerte énfasis en la transferencia y adaptación rápida de los mismos a diferentes escenarios productivos.
Objetivo principal global
Más concretamente, el objetivo principal global de la tesis doctoral consistirá en hacer viable la implementación de sistemas de reconocimiento de actividad y seguridad aplicables a entornos industriales heterogéneos mediante el siguiente enfoque:
- Diseño e implementación de esquemas ''agresivos'' de data augmentation que permitan generar con facilidad grandes cantidades de datos y explotar las propiedades del entorno industrial bajo estudio;
- Etiquetado automático con la mínima supervisión posible de los datos generados previamente;
- Entrenamiento de los modelos convolucionales diseñados para el problema pertinente mediante técnicas como transfer learning, few-shot learning o one-shot learning.
Ideas secundarias alineadas con los objetivos principales
(a) Por un lado, se aprovecharán las restricciones impuestas por las cámaras estáticas...
- (b1) El uso de redes convolucionales 3D (más intensivo en cómputo al añadir el tiempo como una dimensión adicional),
- (b2) Los métodos basados en arquitecturas convolucionales 2D clásicas de detección, sobre las que se integran posteriormente métodos de análisis temporal de las trayectorias (más optimizados),
- (b3) Métodos que se pueden considerar intermedios y/o complementarios a ambos extremos...
(b) Por otro, se estudiarán diferentes alternativas para llevar a cabo la integración de la información temporal necesaria para los diferentes enfoques HAR.
Validación de técnicas en escenarios realistas de producción
Finalmente, y con el fin de validar las técnicas desarrolladas en escenarios realistas de producción, los modelos desarrollados se integrarán y testearán en los diversos casos de interés definidos en el proyecto descrito en la memoria asociada a esta solicitud...