KI-basierte 2D- und 3D-Bildverarbeitung mittels Transformer Architekturen - Masterarbeit

Die Abteilung Bild- und Signalverarbeitung beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der intelligenten Auswertung von Bild- und Sensordaten, insbesondere auch auf Basis von Maschinellem Lernen (ML). Wir suchen engagierte Masterstudierende, die sich für aktuelle ML-Verfahren und deren Anwendung interessieren. Es soll speziell das Thema Transformer behandelt werden und deren Einsatz im Bereich der Bildverarbeitung und Szenenanalyse untersucht werden. Diese sind im Natural Language Processing (NLP) der aktuelle Stand der Technik, aber in der Bildanalyse noch nicht in der breiten Anwendung. Eigeninitiative innerhalb der vorgegebenen Thematik ist erwünscht und der Fokus liegt dabei auf der Anwendbarkeit in der Industrie.

Ausschreibung für die Fachrichtungen:
Automatisierungstechnik; Elektrotechnik; Informatik; Maschinenbau; Mathematik; Mechatronik; Physik; Regelungstechnik; Softwaredesign; Softwareengineering; technische Informatik

• Interesse an Recherche und Implementierung von neuartigen KI-Methoden
• Grundlegende Programmierkenntnisse (z.B. Python oder C++)
• Erfahrung in mindestens einer ML-Bibliothek erwünscht (z.B. TensorFlow/Keras, PyTorch, …)
• Selbstständiges Arbeiten und Eigeninitiative

• Übersicht von existierenden Transformern: Vor- und Nachteile in der Anwendung in der Industrie
• Untersuchung des „Self-Attention“-Mechanismus von Transformern
• Augmentieren von Daten mithilfe von Transformern und GANs
• Untersuchung von Transformern in der Objektdetektion
• Feststellung der Eignung von Transformern in industriellen Anwendungen, z.B. der Qualitätsprüfung
• Aktivitäts-/Intentionserkennung des Menschen mithilfe von Transformern