Creación de un pipeline de generación de imágenes sintéticas para entrenamiento de modelos de IA para detección de elementos en imágenes

Director	Sacramento, Germán
Ponente	Júlvez, Jorge

Titulaciones
	Grado en Ingeniería Tecnologías Industriales Grado en Ingeniería Tecnologías y Servicios de Telecomunicación Grado en Ingeniería Informática Grado en Ingeniería Electrónica y Automática

Duracion	4-8 meses
Lugar	Híbrido
Fecha Alta	2025-10-08
Fecha Baja	2026-10-08
Resumen	DESCRIPCIÓN: El uso de datos sintéticos se ha convertido en una vía clave para entrenar modelos de visión por computador cuando los datos reales son escasos, costosos de anotar, sensibles o no cubren suficiente variabilidad (iluminación, texturas, oclusiones, fondos). Se propone diseñar, implementar y validar un pipeline de generación de imágenes sintéticas orientado a detectar objetos en escenarios industriales y/o de campo. Este TFG o TFM se enmarca dentro de la Cátedra Alimak Group de la Universidad de Zaragoza (https://catedras.unizar.es/catedra/catedra-alimak-group). El trabajo se desarrollará en modalidad híbrida, es decir, tanto en remoto como en las instalaciones de la empresa Avanti (https://es.avanti-online.com/). OBJETIVOS: 1) Construir un pipeline que permita generar, versionar y evaluar datasets sintéticos (y mixtos: real+sintético) para mejorar el rendimiento de modelos de detección en casos de uso reales. 2) Comparar las métricas de los modelos con datasets sintéticos y mixtos vs. datasets con imágenes reales. ACTIVIDADES: -Investigación del estado del arte y herramientas. -Creación de pipeline de generación, con clasificación de las muestras obtenidas. -Fine-tune de modelo sintético y mixto para comparación vs. modelo con datos reales. DOTACIÓN MENSUAL: 400-800 EUR/mes (20–40 h/semana), en función de la dedicación.

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