Erweiterung neuronaler Netze zur Disparitätenschätzung für spiegelnde Oberflächen unter Verwendung spektraler Reflektionen

Beschreibung

Diese Abschlussarbeit kann auf Deutsch und auf Englisch geschrieben werden.

Disparitätenschätzung spielt eine entscheidende Rolle in Computer Vision, insbesondere bei der Tiefenwahrnehmung und der 3D-Rekonstruktion. Obwohl neuronale Netze in diesem Feld bemerkenswerte Leistungen erzielt haben, stellen glatte und texturlose Oberflächen wie Kunststoffe ein Problem dar. Um die Ergebnisse der auf neuronalen Netze für diese Fälle zu verbessern, soll ein neuer Algorithmus zur Disparitätenschätzung in die neuronalen Modelle integriert werden.

Informationen und eine Übersicht über die Aufgabenstellung können dem nachfolgenden Dokument entnommen werden.

Erweiterung neuronaler Netze zur Disparitätenschätzung für spiegelnde Oberflächen unter Verwendung spektraler Reflektionen

Voraussetzungen

Vorausgesetzt werden sehr gute Programmierkenntnisse in Python. Erfahrung mit Deep Learning/Machine Learning sowie Bild- und Signalverarbeitung sind von Vorteil.

Kategorie: Masterarbeiten - Angeboten