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Diego Valsesia

Professore Associato (L.240)
Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET)

Profilo

Keywords

Artificial intelligence
Computer vision and pattern recognition
Deep learning
Digital image processing
Graph neural networks
Remote sensing
Signal denoising
Super-resolution

Biografia

Professore Associato presso il Dipartimento di Elttronica e Telecomunicazioni (DET). I principali interessi di ricerca includono l'elaborazione di immagini telerilevate, lo studio di metodi di deep learning per problemi inversi. Senior Area Editor per le IEEE Transactions on Image Processing, per cui ha ricevuto il 2023 Outstanding Editorial Board Member Award. Membtro dell' EURASIP Technical Area Committee for Signal and Data Analytics for Machine Learning e Membro della ELLIS Society. Ha ricevuto il Best Paper Award alla conferenza IEEE ICIP 2019 e l'IEEE Multimedia 2019 Best Paper Award.

Settore scientifico disciplinare

IINF-03/A - Telecomunicazioni
(Area 0009 - Ingegneria industriale e dell'informazione)

Linee di ricerca

  • Camera identification
  • Deep learning for point cloud processing
  • Deep multi-image super-resolution
  • Graph neural networks

Competenze

Settori ERC

PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)
PE7_7 - Signal processing

SDG

Goal 11: Sustainable cities and communities

Premi e riconoscimenti

  • Outstanding Editorial Board Member Award conferito da IEEE Transactions on Image Processing, Stati Uniti (2023)
  • Best Paper Award conferito da IEEE Multimedia, Italia (2020)
  • First place Proba-V Superresolution challenge conferito da European Space Agency, Italia (2019)
  • Best Paper Award IEEE ICIP 2019 conferito da IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2019, Italia (2019)
  • Top 10% Paper Award at 2013 IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing conferito da 2013 IEEE lnternational Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) organizing committee, Italia (2013)
  • Best Demo Award IEEE SPS Italy Chapter Summer School on Signal Processing conferito da IEEE SPS Italy Chapter, Italia (2013)
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Comitati editoriali

  • IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING (2021-), Associate Editor di rivista o collana editoriale

Congressi

  • EUSIPCO 2025, Program commitee (membro del comitato scientifico)

Altri titoli

  • Pytorch-)

Reti di ricerca

  • ELLIS Society (2020-). Partecipazione

Didattica

Collegi dei Corsi di Studio

Insegnamenti

Dottorato di ricerca

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Corso di laurea magistrale

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Corso di laurea di 1° livello

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Ricerca

Ambiti di ricerca

Progetti di ricerca

Progetti finanziati da bandi competitivi

Dottorandi

  • Luca Dordoni. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (39o ciclo, 2024-in corso)
    Argomento della ricerca: La tesi mira a sviluppare tecniche per il trattamento delle immagini multi-modali con deep learning
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
  • Gabriele Inzerillo. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (39o ciclo, 2024-in corso)
    Argomento della ricerca: Change Detection a bordo di satellite per la valutazione dei danni a bassa latenza
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Multimedia Signal Processing
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Multimedia Signal Processing
  • Davide Piccinini. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (39o ciclo, 2024-in corso)
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
  • Alessandro Scarciglia. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (39o ciclo, 2024-in corso)
  • Ziyao Yi. Corso in Intelligenza Artificiale (39o ciclo, 2023-in corso)
  • Luca Savant Aira. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (38o ciclo, 2022-in corso)
    Tesi: Deep Learning for 3D World Representations
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Multimedia Signal Processing
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Multimedia Signal Processing
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Multimedia Signal Processing
  • Emanuele Aiello. Corso in Intelligenza Artificiale (37o ciclo, 2021-2025)
    Tesi: Generative and Multimodal Learning for Vision and Language
    Computer vision and image understanding
    3D vision and 3D reconstruction
    Self-supervised and semi-supervised learning
    Generative models and Generative Adversarial Networks
    Computer vision and image understanding
    3D vision and 3D reconstruction
    Self-supervised and semi-supervised learning
    Generative models and Generative Adversarial Networks
  • Antonio Montanaro. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (36o ciclo, 2020-2024)
    Tesi: Exploring the latent geometry for representation learning
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Geo-positioning, Navigation Systems and Remote sensing
    Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
    Geo-positioning, Navigation Systems and Remote sensing
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