Robuste Szenenanalyse mittels künstlicher neuronaler Netze
Bachelorarbeit,Masterarbeit,Studienarbeit,Hiwitätigkeit
Im Rahmen des Projekts FG Computer Vision

Beschreibung

Aufbauend auf vorangegangenen Arbeiten sollen Ansätze zur robusten Schätzung geometrischer Szenenmerkmale mittels künstlicher neuronaler Netze untersucht werden.

Referenz: CONSAC: Robust Multi-Model Fitting by Conditional Sample Consensus

Voraussetzungen

Notwendig:

  • Hohes Maß an Eigenverantwortung, Motivation und Interesse an forschender Tätigkeit
  • Gute Leistungen in den Fächern Rechnergestützte Szenenanalyse und Machine Learning
  • Gute Programmierkenntnisse (Python)
Wünschenswert:
  • Praktische Erfahrung mit Deep Learning, idealerweise mit PyTorch
  • Erfahrung mit Versionsverwaltung mittels git
  • Gute Englischkenntnisse

Ansprechpartner: Florian Kluger