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)

• Praktische Erfahrung mit Deep Learning, idealerweise mit PyTorch
• Erfahrung mit Versionsverwaltung mittels git
• Gute Englischkenntnisse

Ansprechpartner: Florian Kluger