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Masterarbeit: Evaluation von Vision-Language Models zur Erfassung sozial situativer Kontexte in industriellen Umgebungen – Benchmark-Entwicklung & Modellvergleich(m/w/x)
Entwicklung eines Benchmarks und Vergleichs von Vision-Language Models zur Erfassung sozial situativer Kontexte in industriellen Umgebungen. Programmierkenntnisse in Python und erste Erfahrungen mit multimodalen KI-Modellen erforderlich. Hoher Gestaltungsspielraum und flexible Arbeitszeiten.
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Anforderungen
- Studium in Ingenieurswissenschaften oder Informatik
- Programmierkenntnisse in Python
- Erste Erfahrungen mit multimodalen KI-Modellen (Vision-Language Models, LLMs) oder Bildverarbeitung
- Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion und sozialer Robotik
- Zuverlässige und selbstständige Arbeitsweise
Aufgaben
- Literaturrecherche zu Vision-Language Models (VLMs) durchführen
- Recherche zu bestehenden VLM-Benchmarks durchführen
- Recherche zu Methoden der Human-Human-Interaction (HHI) Erkennung durchführen
- Recherche zu Methoden der Human-Object-Interaction (HOI) Erkennung durchführen
- Entwicklung einer Annotationsstrategie für sozial situative Szenen
- Entwicklung einer Taxonomie für sozial situative Szenen (Interaktionsmuster, Ansprechbarkeit, Tätigkeitskontext, soziale Normen)
- Auswahl eines Annotationstools (z. B. CVAT)
- Einrichtung eines Annotationstools (z. B. CVAT)
- Annotation eines industriellen Bilddatensatzes (4 Branchen) mit mehreren Annotierenden
- Bestimmung des Inter-Annotator-Agreements
- Systematischer Vergleich lokaler VLMs (z. B. LLaVA, InternVL2, Qwen2-VL) auf einem NVIDIA Jetson Orin AGX
- Prompt-Engineering für den Vergleich lokaler VLMs
- Analyse der Prompt-Sensitivität
- Auswertung der Ergebnisse
- Wissenschaftliche Dokumentation der Ergebnisse
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Flexible Arbeitszeiten
- Hervorragende Ausstattung
- Sympathisches, motiviertes Team
- Hoher Gestaltungsspielraum
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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