Képfeldolgozás szemantikus szegmentációval ipari adathalmazon modern MLOps fókuszú megközelítéssel

2021-2022 tavasz

Nincs megadva

Téma leírása

Napjaink mérnökei számára számos gépi tanulási módszer áll rendelkezésre egy-egy feladat megoldására. Ezek közül különösen jelentősek a mélytanulási technikák, mivel ezek általánosabbak, és a feladatspecifikus szakértői problémák helyett a gépi tanuláson maradhat a hangsúly.  Világossá vált az is, hogy a megfelelő eredmény elérése érdekében nem elegendő a neurális hálók architektúráját finomítani, a tanítást megelőzően az adatokat kezelni szükséges. Illetve fontos, hogy olyan eszközeink legyenek melyekkel a folyamatok automatizálhatóak és az eredmények megjeleníthetőek. Az MI automatizálási, előkészítői és kiértékelő feladatokat összefoglalóan MLOps-nak nevezzük. Jelen feladatkiírás témája egy képfeldolgozási feladat, melyhez az adathalmaz egy ipari gyártási folyamatból származik. A képfeldolgozást szemantikus szegmentáció segítségével kell elvégezni és MLOps fókuszú megközelítést kell alkalmazni.
 
-        Meglévő tool-ok áttekintése: pl. label stúdió, …
-        Új eszközök fejlesztése: pl. MI által segített annotáló eszköz definiálása
-        MLOps: szemantikus szegmentációra specifikus folyamatok áttekintése, egyedi optimalizált folyamat kialakítása
-        Model architektúrák áttekintése szemantikus szegmentációra
-        Felügyelet nélküli megoldások megvizsgálása szemantikus szegmentációra
-        Eredmények értékelése
-        Dokumentáció elkészítése

Külső partner: Siemens

Maximális létszám: 1 fő