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Deep Learning im Bereich Machine Vision in Kooperation mit auvisus, dem Start-Up der Mahlzeitenerkennung

Deep Learning im Bereich Machine Vision in Kooperation mit auvisus, dem Start-Up der Mahlzeitenerkennung
type:Masterarbeit
time:available
tutor:

M. Eng. Gabriela Molinar

Deep Learning im Bereich Machine Vision in Kooperation mit auvisus, dem Start-Up der Mahlzeitenerkennung

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Umfeld

Durch den Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNN) im Bereich Machine Vision eröffnen sich neue Möglichkeiten zur automatischen Objekterkennung, die bis dato nicht möglich waren. Die Anforderungen an ein robustes Erkennungssystem, welches unter realen Einsatzbedingungen operiert sind vielfältig. Neben der Verbesserung der Detektionsergebnisse unter wechselnden Umgebungskonditionen sind die Steigerung der Effizienz im Trainingsprozess wegweisende Fragestellungen aktueller Forschung und Anwendung. Die Analyse des aktuellen Forschungsstandes und Weiterentwicklung bestehender Algorithmen werden Schwerpunkt dieser Arbeit sein.

 

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

  • Vergleich und Evaluierung von One/Few-Shot Learning Ansätzen zum effizienten Training von Deep Learning Algorithmen
  • Entwicklung eines Deep Learning Verfahrens zur robusten semantischen Segmentierung zur Verbesserung der Detektionsergebnisse

 

Voraussetzungen

  • Motivation
  • Kreative, lösungsorientierte und selbstständige Arbeitsweise
  • Studium Elektrotechnik oder Informatik
  • Erfahrung in Programmierung und Machine Learning Frameworks sind wünschenswert