Képfeldolgozás szemantikus szegmentációval ipari adathalmazon modern MLOps fókuszú megközelítéssel
2022-2023 ősz
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