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Masterarbeit Human-in-the-loop Deep Learning Für Radarbasierte Objektdimensionierung(m/w/x)
Entwicklung einer Deep-Learning-Pipeline für Radar-basierte Objektdimensionierung mit menschlichem Feedback. Vergleich von Labeling-Ansätzen wie Pairwise Preference Learning und direktionales Feedback erforderlich. Implementierung eines interaktiven UI-Tools zur Annotation.
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Anforderungen
- Eingeschriebener Student/in (letzte Prüfungsleistung noch nicht absolviert)
- Studium in Informatik, Elektrotechnik, Robotik, Data Science oder vergleichbar
- Kenntnisse in Python und Deep Learning Frameworks (PyTorch oder JAX)
- Grundlegendes Verständnis Computer Vision oder Radarsignalverarbeitung (von Vorteil)
- Begeisterungsfähigkeit, Teamgeist und selbstständige Arbeitsweise
Aufgaben
- Eine Deep-Learning-Pipeline zur Objektdimensionierung auf Basis von Radar-Daten und menschlichem Feedback entwickeln
- Untersuchen, wie Radarinformationen und menschliches Feedback für das Training der Modelle zusammengeführt werden können
- Innovative Labeling-Ansätze wie Pairwise Preference Learning und direktionales Feedback vergleichen
- Ein interaktives UI-Tool zur effizienten Annotation durch menschliche Expert:innen implementieren
- Methoden hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Annotationsaufwand evaluieren
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
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