Apprendimento tridimensionale da dati multi-vista su larga scala

Posizione: Incarico di ricerca (pre-doc) Istituto: Uni. Torino
New! Aperto il: 19/03/2026 Scadenza: 09/04/2026

Gruppo Scientifico-Disciplinare

01/INFO-01 - Informatica

Descrizione

L'attività di ricerca prevede di estendere le capacità degli attuali modelli di apprendimento 3D come ad esempio Gaussian Spatting (GS). GS raggiunge un'ottima ricostruzione 3D di una singola scena, a partire da una serie di immagini multivista. L'obiettivo del progetto è quello di generalizzare l'apprendimento 3D a dataset più ampi e multimodali (immagini multivista, point cloud), contribuendo allo sviluppo di nuovi modelli di rendering 3D di natura fondazionale, capaci di catturare, attraverso l'apprendimento, anche le caratteristiche fisiche della scena. Il progetto prevede la collaborazione internazionale con il dipartimento di informatica della Simon Fraser University (Vancouver, Canada).

Compenso

22,500 Euro

Sito web del bando

https://lavorainateneo.unito.it/index_ir.html?type=SEL_IDR

Numero posti

1

Durata massima

12.0

Ente finanziatore

Università di Torino

Come candidarsi

https://pica.cineca.it/unito/sdn-2026-ii/

Modalità di selezione

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Per Titoli e Colloquio. Il calendario dei colloqui viene pubblicato sull'Albo d'Ateneo ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ) e sul Portale di Ateneo ( https://lavorainateneo.unito.it/index_ir.html?type=SEL_IDR ). I candidati NON riceveranno comunicazione di ammissione al colloquio. La pubblicazione del calendario all'Albo Ufficiale dell'Ateneo equivale a notifica ai sensi di legge per la convocazione al colloquio. La domanda deve essere presentata tramite la procedura online https://pica.cineca.it/unito/sdn-2026-ii/ - per informazioni: incarichiricerca@unito.it Requisito obbligatorio per l'ammissione: possesso di Laurea Magistrale o a ciclo unico o di titolo equivalente conseguito all'estero, da non più di 6 anni alla data di scadenza del Bando (successiva alla data: 09 aprile 2020). Il Bando (pubblicato sull'Albo d'Ateneo al n. rep. 2721 del 19/03/2026), contenente le modalità di iscrizione/partecipazione alla selezione e i requisiti, è disponibile su https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ e https://lavorainateneo.unito.it/index_ir.html?type=SEL_IDR .

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