english  | Home | Impressum | Datenschutz | KIT

Deep Learning Masterarbeit über Computer Vision in Kooperation mit auvisus, dem Start-Up der Mahlzeitenerkennung

Deep Learning Masterarbeit über Computer Vision in Kooperation mit auvisus, dem Start-Up der Mahlzeitenerkennung
Typ:Masterarbeit
Datum:offen (zu vergeben)
Betreuer:

M. Eng. Gabriela Molinar

Deep Learning Masterarbeit über Computer Vision in Kooperation mit auvisus, dem Start-Up der Mahlzeitenerkennung

.
.

Umfeld

Im Jahr 2012 gewann zum ersten Mal ein Deep Learning basierter Bilderkennungsansatz die ImageNet Object Detection Challange. Seither basieren alle gewinnenden Einträge auf Convolutional Neural Networks (CNN). Diese technische Revolution in der Bilderkennung zieht sich durch viele Branchen und eröffnet neue Möglichkeiten. Die Anforderungen an ein robustes Erkennungssystem, welches unter realen Einsatzbedingungen operiert, sind allerdings vielfältig. Neben der Verbesserung der Detektionsergebnisse unter wechselnden Umgebungskonditionen ist die Fähigkeit zur Generalisierung eine wegweisende Fragestellung aktueller Forschung und Anwendung.

 

Kooperationspartner

auvisus verwendet Deep Learning, um Mahlzeiten automatisch mittels Bilderkennung zu erkennen, den Preis zu berechnen und damit Warteschlangen in Betriebsrestaurants & Mensen zu reduzieren. Das Start-Up sitzt in der Höpfnerburg und ist im Anschluss an eine Forschungsarbeit am ITIV entstanden.

 

Mögliche Themenschwerpunkte

Wesentlicher Fokus aktueller Forschungsarbeiten im Bereich der Bilderkennung ist häufig die semantische Segmentierung. An diese Fragestellung knüpft diese Arbeit für die Anwendung der Mahlzeitenerkennung an. Ziel der Arbeit ist es, unterschiedliche Deep Learning Verfahren zur Segmentierung von Gerichten zu evaluieren.

 

Voraussetzungen

  • Offen für Neues und auf der Suche nach einer Herausforderung
  • Entwicklungserfahrung in Python
  • Erste praktische Programmiererfahrungen im Bereich Machine Learning
  • Computer Vision und TensorFlow Erfahrung optional aber hilfreich