Dottorando
in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni , 37o ciclo (2021-2024)
Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET)
Profilo
Dottorato di ricerca
Argomento di ricerca
Optimized Deep Learning models for Robot Perception and Control
Tutori
Presentazione della ricerca
Interessi di ricerca
Biografia
Didattica
Insegnamenti
Corso di laurea magistrale
- Electronic systems for mechatronics. A.A. 2022/23, MECHATRONIC ENGINEERING (INGEGNERIA MECCATRONICA). Collaboratore del corso
- Electronics Fundamentals and Applications. A.A. 2022/23, MECHATRONIC ENGINEERING (INGEGNERIA MECCATRONICA). Collaboratore del corso
- Electronic systems for mechatronics. A.A. 2021/22, MECHATRONIC ENGINEERING (INGEGNERIA MECCATRONICA). Collaboratore del corso
Pubblicazioni
Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Navone, Alessandro; Martini, Mauro; Ostuni, Andrea; Angarano, Simone; Chiaberge, Marcello (2023)
Autonomous Navigation in Rows of Trees and High Crops with Deep Semantic Segmentation. In: 2023 European Conference on Mobile Robots (ECMR), Coimbra, Portugal, 04-07 September 2023, pp. 1-6. ISBN: 979-8-3503-0704-7
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Navone, Alessandro; Martini, Mauro; Angarano, Simone; Chiaberge, Marcello (2023)
Online Learning of Wheel Odometry Correction for Mobile Robots with Attention-based Neural Network. In: 2023 IEEE 19th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Auckland, New Zealand, 26-30 August 2023, pp. 1-6. ISBN: 979-8-3503-2069-5
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Angarano, Simone; Salvetti, Francesco; Martini, Mauro; Chiaberge, Marcello (2023)
Generative Adversarial Super-Resolution at the edge with knowledge distillation. In: ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 123 B. ISSN 0952-1976
Contributo su Rivista - Salvetti, Francesco; Angarano, Simone; Martini, Mauro; Cerrato, Simone; Chiaberge, ... (2023)
Waypoint Generation in Row-Based Crops with Deep Learning and Contrastive Clustering. In: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2022, Grenoble (France), September 19–23, 2022, pp. 203-218. ISSN 1611-3349. ISBN: 978-3-031-26422-1
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)